统计与概率的局限性有哪些?
局限性：
统计统计：
- **假设：**统计分析需要样本数据，而现实情况下，我们通常无法获得完全代表性的样本。
- **偏差：**统计估计可能受到样本选择的影响，导致偏差。
- **量纲：**统计分析对量纲敏感，这意味着不同的量纲可能会导致不同的结果。
- **非线性关系：**统计分析可能无法处理非线性关系。
概率统计：
- **假设：**概率统计也需要样本数据，而现实情况下，我们通常无法获得完全代表性的样本。
- **偏差：**概率估计也可能受到样本选择的影响。
- **样本空间：**概率统计需要计算样本空间的大小，这对于大型样本来说可能非常困难。
- **计算复杂性：**计算概率统计模型可能非常复杂，尤其对于高维数据。
局限性总结：
| 特征 | 统计统计 | 概率统计 | |---|---|---| |样本大小 | 样本数据 | 样本数据 | | 偏差 | 是 | 否 | | 量纲 | 是 | 否 | | 非线性关系 | 是 | 否 | | 假设 | 样本数据 | 样本数据 | | 计算复杂性 | 低 | 高 |
总结：
统计统计和概率统计都是统计方法，但它们在假设、偏差、量纲、非线性关系和计算复杂性等方面存在重大差异。在特定情况下，一种方法可能比另一种方法更适合。
