有一次我“老婆”聽我在講課，講的是《學習統計對你人生的重要意義是什麼？》。講完課後，我給她說，統計機率真的很重要，然後balaba。

她只淡淡的回了我一句，我竟無言對：

雖然我知道你說的很對，但是什麼是統計機率呢？對我有什麼幫助呢？

當我長篇大論的解釋給她聽時，她已經不耐煩了：我不是要聽你這些晦澀難懂的名稱，你應該用生活中的例子講我聽，畢竟我是小白。如果你跟我講化妝品什麼牌子好，我倒是能立馬明白。（女人啊）

這句話徹底擊中了我的痛點，想讓沒學過，沒有任何基礎的人明白什麼是統計，什麼是機率，確實不容易。難道沒有辦法了嗎？

直到我反覆查資料，然後根據我的生活經歷，有一天這麼跟她聊的時候，她立馬明白了什麼是統計，什麼是機率。還說要好好學習這個“最賺錢的思維”工具呢。我是怎麼和她聊的呢？

猴子：老婆，我給你講個笑話吧。

老婆：如果不好笑，小心我的無影腳。

猴子：某次生物課考試，有一道題是看動物的腳，猜該動物的名稱，一考生實在是不會做，憤怒的把試卷撕掉就往外走，老師看見了，抓住他大聲說道：“你哪個班的，這麼囂張”。學生把褲腿一提，說道：“你猜啊，你猜啊！”

這個笑話雖然你很早聽過，但是很多人卻沒看懂這個學生絕對是個統計高手。（忽悠，接著忽悠）。

統計就是給你黑盒子裡面裝著貓和狗，只讓你看到他們的腿，然後讓你猜哪個腿是貓的。

你可能會問，這怎麼猜？

在統計裡會總結過去的資料，然後對這些資料進行總結歸納。就像剛才的例子，我們要判斷出哪個腿屬於貓。需要收集所有貓的腿（也就是過去的資料），然後總結這些腿的特徵（總結歸納）。當圖片裡的腿出現時，你可以根據之前的總結歸納來判斷出這腿是不是貓的腿。

當然，你也不會無聊到判斷哪隻腿是貓，哪隻腿是狗的（更多時候我還是喜歡看美女的腿，，竊喜）。舉個更加實際的例子，在醫院會對過去有糖尿病的所有病人進行歸納總結（建立模型），當有一個新的病人入院時，就可以用之前的歸納總結來判斷該病人是否患糖尿病，然後就可以對症下藥了。統計裡常說的“分類”就是這個過程。

所以，統計是對過去資料進行“總結歸納”。

那什麼是機率呢？

機率是用數值來表示事情發生的可能性大小。舉個例子小馬去創業了去找投資人王思聰要錢。王思聰可不是傻X。然後就派猴子我去調查小馬過去的經歷（看他有什麼創業的條件），然後預測他可能成功的機率是多大。經過深入調查我發現小馬他爸是馬雲（給定條件），得出小馬創業機率成功率是99%（預測未來）。

如果我們用貓和狗這個例子來舉例，就是給了你貓和狗的行為特徵（給定條件），然後預測貓和狗明天撕逼的可能性多大。

所以，機率是給定條件，對“資料”進行預測

用簡單的話來總結：統計＝回顧過去，進行歸納總結機率＝給定條件，對未來進行預測用稍微專業一點的話來總結：統計＝樣本(回顧過去的資料)歸納出總體(總結)機率率＝總體(給定條件)對樣本進行預測

用“專家”的話來解釋，就是：

Lary Wasserman 在 《All of Statistics》 的序言裡有說過機率論和統計推斷的區別：

1）The basic problem of statistical inference is the inverse of probability:Given the outcomes, what can we say about the process that generated the data?2）The basic problem that we study in probability is: Given a data generating process, what are the properities of the outcomes?