1月22日开始的Coursera课程Data Analysis第一周中介绍了一个网站OpenIntro[1]，上面有一本免费的统计学教科书OpenIntro Statistics和概率分布表。
参考：
[1] http://www.openintro.org/index.php
[1] http://www.openintro.org/index.php
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Archives for January 2013
马尔可夫链
马尔可夫链（Markov Chains）[1]是具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。该过程在给定当前知识或信息的情况下，只有当前的状态用来预测将来，过去（即当前以前的历史状态）对于预测将来（即当前以后的未来状态）是无关的，即t+1时刻系统状态的概率分布只与t时刻的状态有关，与t时刻以前的状态无关。在马尔可夫链的每一步，系统根据概率分布，可以从一个状态转移到另一个状态，也可以保持当前状态。
设马尔可夫链从状态Pi转移到Pj的转移概率为pij，则有一步转移概率矩阵：
$$! \begin{equation} P=P(1)=\left[ \begin{matrix} {{p}_{11}} &[......]
随机化回答—敏感性问题调查方法
当在调查时涉及敏感问题，如对被调查者询问其是否试过盗窃、发生过性行为等，采用直接发问方式时，被调查者一般否定回答或者拒绝回答。针对敏感性问题的调查方法，S.L.Warner于1965年提出随机化回答技术[1]，具体操作如下：
假设需要调查试过盗窃的人数比例，则准备如下两个问题：
●问题A：你曾经试过盗窃？
●问题B：你没有试过盗窃？
设计一种手段，让被调查者能以概率PA的比例回答问题A，例如，设计一个划分为两个扇形的圆盘，在扇形上分别写上A和B，圆盘上有一指针，被调查者在调查人员不知情的情况下转动指针，若指针停在A扇形位置，则回答问题A，反之亦然；又如，被调查者在调查者员看不到的情[......]