统计模型和概率模型的区别是什么呢？ 第1页
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概率模型（Statistical Model，也称为Probabilistic Model）是用来描述不同随机变量之间关系的数学模型，通常情况下刻画了一个或多个随机变量之间的相互非确定性的概率关系。
从数学上讲，该模型通常被表达为 ，其中 Y 是观测集合用来描述可能的观测结果， P 是 Y 对应的概率分布函数集合。若使用概率模型，一般而言需假设存在一个确定的分布P 生成观测数据 Y 。因此通常使用统计推断的办法确定集合 P 中谁是数据产生的原因。
大多数统计检验都可以被理解为一种概率模型。例如，一个比较两组数据均值的学生t检验可以被认为是对该概率模型参数是否为0的检测。此外，检验与模型的另一个共同点则是两者都需要提出假设并且误差在模型中常被假设为正态分布。
统计模型与概率模型中有一类有点混合性质的模型。
比如一种叫交叉影响分析——解释结构模型联用的方法。
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CIA-AISM特别容易发文章。只要理解其中的概念，的确非常好弄文章。
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