统计学，数理统计是研究随机现象统计规律的，以概率论为基础，研究如何以有效的方式收集、整理、分析受到随机因素影响的数据，并对所考察的问题作出推理和预测，直至为采取某种决策提供依据和建议。主要研究两大类：1.是试验设计，即研究如何对随机现象进行观察和试验，以便更合理、更有效地获得试验数据；2.统计推断，即研究如何对所获得的有限数据进行整理和加工，并对所考察的对象的某些性质作出尽可能精确可靠的判断。在概率论中，所研究的随机变量它的分布都是假设已知的；而在数理统计中随机变量的分布是未知的，人们通过对所研究的随机变量进行重复独立的观察，得到观察值进行分析，从而对随机变量的分布作出推断。数理统计的核心就是由样本推断总体。
重新温习了《概率论与数理统计》这本教科书，书中大量的统计模型是很在解决大量重复试验是很实用的，但我在想在生活中我们如何去运用这种统计思维更好的生活呢？
统计的核心是由样本估计总体，这在我们的经济、社会生活中经常用得到这种思想，比如在股市中我们看那上证指数、深证指数、创业板指数、标普500等就可以看出整个行情的好坏，使用的就是部分推断整体；还有在推断一个省份的经济时，看那个最活跃的城市就可以了。所以说我们在做事情时要抓住重要的，化繁为简，看最主要的变量就可以估计整体。
极大似然估计思想，（最小概率原理）即小概率事件在一次试验中几乎不会发生，而大概率事情常常会发生。在我们做选择做决策时就要选择大概率事件，不要被那不起眼的小概率现象所蒙蔽。但是在大量独立重复试验中，小概率事情几乎是肯定会发生的，我们不能忽视。
在大数据、人工智能领域统计思想应用的很广泛，数据的收集、采集、处理，用数据来训练机器人，哪一步是最优的，看哪一步的概率最大就走哪一步。
......待续
