统计类似于赌博，当我们利用数据做出一个统计学推论，相当于在赌这个推论的准确性，或者说你对这个推论有多大的把握\信心。
随机与变异
随机：当你无法预料一件事的结果时，就叫随机/随机现象。例如，你抛一次骰子，不知道它会出现什么点数。
随机变量（random variable）：指随机事件的数量表现。可分为 离散型随机变量 和 连续型随机变量。
离散型随机变量（discrete random variable）：即在一定区间内变量取值为有限个，或数值可以一一列举出来。比如，在一次扔硬币事件中，如果把获得的背面的次数作为随机变量X，X可以取两个值，分别是0和1。
连续型随机变量 ( continuous random variable)：即在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来。比如，测量某一地区1000人的身高，这里身高就是随机变量。
抽样（sampling）：要证明一种现象有没有规律，需要从大量样本中进行验证。理想情况下，最好把所有样本都检测一遍，但这往往不现实。所以我们需要抽样调查，从抽取的样本中得出规律，再推广到总体。
总体参数（population parameters）：A population parameter is a number that describes something about an entire group or population. A parameter is a value that describes a characteristic of an entire population, such as the population mean.
样本统计量 (sample statistic )：A sample statistic (or just statistic) is defined as any number computed from your sample data. Examples include the sample average, median, sample standard deviation, and percentiles. A statistic is a random variable because it is based on data obtained by random sampling, which is a random experiment.
抽样误差 (sampling error)：当你用抽样的方法去找总体的规律时，就会有抽样误差。由于有抽样误差，如果用 样本统计量 去 直接估计 总体参数 ， 则会有一定的偏差。所以在估计总体参数时，需要考虑到这种偏差的大小，即用置信区间来估计总体参数。
