真实分析家庭作业帮助

与其他细节战斗的无效解决方案 – 类型。例如，经常解决较小问题的解决方案相互矛盾 – 例如I型误差αα和II型误差ββ。

没有多少数学家使用“严谨”这个词。非数学家（通常）是这样做的。对于数学家来说，证明就是证明。这种严谨的概念是引入直觉来缩短解释的借口。

直觉在统计学上比数学更重要。真正的分析负责将直觉形式化为“严谨”。每个人都知道，随着数字xx的增加，数字1 / x1 / xdecreases。这是直觉。

请考虑以下示例。

在某些情况下，让我们测量人的响应时间，其中响应时间ss在00到11秒之间。假设您想知道确切的响应时间 – 您希望测量工具能够找到响应时间，并以此作为您的标准

如果响应ss是有理数（例如0.250.25或11），则标签yy将取值11，如果响应ss是非理性数（如1 /π1），则取值为00 /Π）。

对统计学家来说，这是微不足道的 – 实验并不那么令人兴奋。但是，一个受到真正分析训练的数学家将立即看到这里的问题 – 实际上这是一个实验的灾难。

您将希望能够在计算机上获得此实验的结果，并说出并发布您的发现。但你将无法：

发布你的发现

做任何有效的计算机实现

找到一个测量工具来做到这一点

了解1.，2.首先可以解决问题。

真正的分析就是答案。具体来说，一组不可计算的数字形成超验数的严格子集，即连续体[0,1] [0,1]。那么所有的（作为一组理性，在连续体[0,1] [0,1]中都有零）反应应该是非理性的。因此，几乎所有的回应都是超验的，几乎所有的回应都是不可计算的。这意味着它们不能在计算机上由一个定义良好的算法表示。这意味着无法测量。

此外，当尝试绘制时，该示例类似于Dirichlet函数。它不能被绘制 – 水平值00和11没有反应。这是由于响应可以采取的密度（实际分析）。

统计学是数学上广泛而又具体的例子。音乐不能统计，但不能有数学统计，所以你在同一个流中，我们大多数人都在这里接受过培训。所以我不知道…也许因为我已经对我有意义请记住，如果您的计划安置在统计部门，您所提供的所有实践和想法都是一个数学家，您将受到此类培训。你喜欢数据分析或安装的方面，如果你要去任何统计学学位，那么你必须接受数学家的训练。这就是为什么其他量化导向的方案既有“测量”或“量化”或“应用”，或者其他一些东西。

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