数据分析面试【概率论与统计学】总结之-----统计学常见面试题整理

阅读之前看这里：博主是正在学习数据分析的一员，博客记录的是在学习过程中一些总结，也希望和大家一起进步，在记录之时，未免存在很多疏漏和不全，如有问题，还请私聊博主指正。
博客地址：天阑之蓝的博客，学习过程中不免有困难和迷茫，希望大家都能在这学习的过程中肯定自己，超越自己，最终创造自己。

1.用简洁的话语阐述随机变量的含义

“随机变量”这个概念的引入是为了描述随机试验的结果，通常用大写的X来表示，X可能是一个单独的随机试验的结果，也可能是多个随机试验结果的组合，包括结果的总和或者均值，通常我们讨论的是离散型随机变量和连续型随机变量，目的为了将试验结果数值化。

数学定义：
若对于随机试验E的每一个可能结果$\omega \in \Omega$，都有一个唯一的实数值$\xi (\omega )$，则称实值函数$\xi (\omega )$为随机变量，简记为$\xi$。随机变量实质上是函数。

2.划分连续型随机变量和离散型随机变量的依据

二者的区别在于所描述的随机试验所有可能的结果数量是否可数。

3.常见的分布函数/概率密度函数，以及分布的特性，如指数分布的无记忆性

《商务与经济统计》学习笔记（七）—各统计分布知识点归纳

4.随机变量常用特征的解释(期望、方差等)

• 期望：
  表示随机变量$X$的平均水平，记为$E(X)$。

• 方差/标准差：
  方差用来刻画随机变量X的波动大小，方差越大，结果的未知性越大。一般记作
  $$D(X)或var(X)=E(X-E(X){)}^2$$
  标准差 σ ( x ) = D ( X ) \sigma(x)= \sqrt{D(X)} σ(x)=