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数学名词解释数学是一门研究数量、结构、空间以及变化的学科，其中包含了大量的专业术语和概念。
在本文中，将解释一些常见的数学名词，帮助读者更好地理解数学领域各个方面。
1. 整数（integer）：整数是没有小数部分的数字，可以是正数、负数或零。
整数在数学中非常重要，常用于计数、排序等。
例如：-3、0、5。
2. 分数（fraction）：分数是用两个整数表示的有理数，一个表示分子，另一个表示分母。
分数可以表示部分或比例。
例如：1/2、3/4。
3. 百分比（percentage）：百分比指的是以100为基准的比例表示法，常用符号“%”表示。
百分比在描述比较和统计数据时很常见。
例如：50%表示50的一半。
4. 方程（equation）：方程是等式的一种形式，其中包含了一个或多个未知数。
通过解方程，可以找到未知数的值。
例如：2x + 3 = 7是一个简单的一元一次方程。
5. 函数（function）：函数是一种将一个集合的元素映射到另一个集合的关系。
函数通常根据一个或多个输入值来计算输出值。
例如：f(x) = 2x是一个简单的线性函数。
6. 导数（derivative）：导数是描述函数在某点上变化率的概念，表示函数在该点的斜率。
导数在微积分中有广泛应用。
例如：对于函数f(x) = x^2，其导数为f'(x) = 2x。
7. 积分（integral）：积分是对函数的求和操作的逆运算。
通过积分，可以计算出函数下曲线与x轴之间的面积或求得某一区间上的平均值。
例如：∫(2x^2) dx可以表示对函数f(x) = 2x^2的积分。
8. 三角函数（trigonometric function）：三角函数是通过三角形中的角度来定义的函数。
常见的三角函数有正弦（sine）、余弦（cosine）和正切（tangent）。
例如：sin(30°)表示30度角的正弦值。
9. 矩阵（matrix）：矩阵是由数字按照规则排列而成的矩形数组。
1. 总体(population)：根据研究目的所确定的同质观察单位的全体。
只包括(确定的时间和空间范围内)有限个观察单位的总体，称为有限总体(finite population)。
假想的，无时间和空间概念的，称为无限总体(infinite population)。
2. (总体)参数(parameter)：总体的统计指标或特征值。
总体参数是事物本身固有的、不变的。
3. 样本(sample)：从总体中随机抽取的部分个体。
4. 样本含量(sample size)：样本中所包含的个体数。
5. 变量(variable)：观察对象个体的特征或测量的结果。
由于个体的特征或指标存在个体差异，观察结果在测量前不能准确预测，故称为随机变量(random variable)，简称变量(variable)。
变量的取值称为变量值或观察值(observation)。
根据变量的取值特性，分为数值变量和分类变量。
6. 数值变量(Numerical variable)：又称为计量资料、定量资料，指构成其的变量值是定量的，其表现为数值大小，有单位。
对每个观察单位用定量的方法测定某项指标的数值，组成的资料。
7. 计数资料：将全体观测单位按照某种性质或特征分组，然后再分别清点各组观察单位的个数。
分类变量(categorical variable)：或称定性变量，其取值是定性的，表现为互不相容的类别或或属性，有两种情况：1)无序分类(unordered categories)：包括①二项分类，如上述“性别”变量，表现为互相对立的结果；②多项分类，如上述“血型”变量，表现为互不相容的多类结果。
2)有序分类(ordered categories)：各类之间有程度上的差别，或等级顺序关系，有“半定量”的意义，亦称等级变量。
等级资料：介于计量资料和计数资料之间的一种资料，通过半定量方法测量得到。
8. 抽样(sampling)：从总体中抽取部分观察单位的过程称为抽样。
简易风险评估标准-PI矩阵鉴于风险评估存在各种不同的标准，并没有统一的标准，有的标准用乘法，有的标准用加法，其公式均比较复杂，实践中难以操作，但各种风险评估所采用的理论依据则是相通的，参见下图：图风险评估依据在各种标准中，威胁（病毒、木马、蠕虫、天灾、人祸等）出现的频率、脆弱性（漏洞、弱点等）的严重程度，并不能准确的量化，很大程度上来自评估人的经验和主观感受，据此得出的可能性（即概率P）和损失（即影响I）同样存在准确度不高的问题。
在实际评估中，安全事件发生的可能性也是可以直接根据经验和主观感受得出的，所以本文删繁就简，直接基于概率（Probability）-影响（Impact）（简称PI矩阵），提出一种简易的风险评估定级模型。
为简化计算，只考虑单一风险的情况，如果涉及到定级，则统一划分为三级以便分析。
复合风险（含串行风险、并行风险以及它们的组合）可以在单一风险评估之后再行评估。
公式：风险（R）=概率（P）×影响（I），其中概念（P）取值范围为0～1，影响（I）按照资产价值取值，取值范围为0～资产价值。
则风险（R）的取值范围为0～资产价值。
这里我们假设某组织的全部资产价值为1000万，最大的风险是损失全部资产，如果采取平均分级（三级）的办法，那么最小一级的上限也有333万，这仍是一个比较大的数字，明显不符合人们对低损失的心理预期；如果按照指数级数进行分级，分别用10万以内代表低损失，10～100万代表中等损失，100～1000万代表高损失，更接近人们的心理感觉。
用公式表达，风险评估定量评估标准为：低风险：PI<10万中风险：10万<PI<100万高风险：100万<PI<1000万此标准针对不同的组织，应根据其资产规模进行相应的调整。
按照概率（P）为横坐标，影响（I）为纵坐标，绘出曲线图如下：图PI矩阵其中红线代表PI=100，蓝线代表PI=10，把不同的区域涂上色，即：图PI矩阵-风险分布图中，红色区域代表100万<PI<1000万，即高风险区域；黄色代表10万<PI<100万，即中风险区域；绿色区域代表PI<10万，即低风险区域。
probability和possibility区别possibility意思：n.可能;可能性;可选择的方法;机会;契机;probability意思：n.可能性;或然性;很可能发生的事;概率;几率;或然率。
probability和possibility区别一、指代不同1、possibility：可能，可能性。
2、probability：可能性，或然性。
二、用法不同1、possibility：possibility后不能接动词不定式，可接“of sth/ v -ing”结构或that同位语从句。
2、probability：用作名词 (n.)The probability that it will rain today is high.今天下雨的可能性很大。
衡量某一事件发生的可能性的指标；表示有利情况与可能发生的全部情况之比的数字。
三、侧重点不同1、possibility：有发生的可能性。
2、probability：不具有发生的可能性。
probability和possibility的例句There seemed to be a high probability of success.成功的几率似乎很高。
It now seems a probability rather than just a possibility.这件事似乎十拿九稳，而不是仅有可能。
A fall in interest rates is a strong probability in the present economic climate.在目前的经济形势下，降低利率大有可能。
It’s a theoretical possibility.这是理论上存在的可能性。
We cannot discount the possibility of further strikes.我们不能低估再次发生罢工的可能性。
是以概率理论为基础,研究生命科学中随机现象规律性的应用数学科学。
涉及到医学科学研究的设计、资料搜集、归纳、分析与解释的一门应用性基础学科、二、科学研究的基本程序1、提出一个欲待研究的问题：2、科学研究设计：专业设计、统计学设计：究对象，拟定研究因素及其分配，如何执行随机、对照与重复的统计学原则，如何观察与度量效应，以及数据收集、整理与分析的方法,通过合理的、系统的安排，达到控制系统误差，以尽可能少的资源消耗（最小的人力、物力、财力和时间）获取准确可靠的信息资料及可信的结论，使效益最大化。
3、获取试验与观察的资料，又称为搜集资料4、数据审核与计算机录入5、分析资料进行检测与描述。
（confidence interval）估计与统计学假设检验（hypothesis test）。
统计学分析过程按变量的多寡可分为单变量分析与多重变量分析。
6、分析结果的合理解释(Explication of results)：研究中应注意的问题1、统计学结论的正确与否取决于统计学分析数据的真实性、准确性以及研究样本对研究总体的代表性。
2、尽可能地控制系统误差是统计分析数据真实性、准确性的保证。
3、随机化抽样是确保样本数据对研究总体具有代表性的重要过程。
,个体的许多属性（如年龄、性别、血浆胆固醇等）存在变异性，统计学上将反映个体简称变量; 针对不同类型的属性，需采用不同类型的变量，因而产生不同类型的资料。
根据研究目的所确定的具有相同性质的观察单位的集合成为总体（母体）。
从同一总体中通过随机化过程抽取的部分观察单位称为样本（子样）。
对照组的过程。
体的参数不等，或多个样本的统计量存在差异性称为抽样误差。
A的发生概率记为P(A)。
概率的取值在0 到1之间，若P=1或P=0的事件称为必然事件,若0<P<1 的事件为随机事件。
概率接近于0（如P<0.05）的事件称为小概率事件。
μ表示总体均数，σ表示总体标准差，π表示总体率。
