經(jīng)過(guò)我的思考，我決定修改一下寫(xiě)作方法。把完成的事，直接在上半段直接寫(xiě)了，沒(méi)有完成的事寫(xiě)成原因，還有解釋?zhuān)幌掳攵尉蛯?xiě)我學(xué)習(xí)的知識(shí)點(diǎn)。
晨煉、基本任務(wù)、學(xué)習(xí)任務(wù)、復(fù)習(xí)任務(wù)、寫(xiě)作任務(wù)、還有讀書(shū)。全部完成，不錯(cuò)不錯(cuò)。
理解統(tǒng)計(jì)學(xué)，分析數(shù)據(jù)并得出結(jié)論。大多數(shù)人把統(tǒng)計(jì)學(xué)看做乏味無(wú)趣的課程。然而，統(tǒng)計(jì)學(xué)在生活中有許多至關(guān)重要的應(yīng)用。
研究者收集的真實(shí)數(shù)據(jù)將作為原始材料，用于教你一些不同類(lèi)型的統(tǒng)計(jì)分析和一些可能得到的結(jié)論。
數(shù)學(xué)是工具，數(shù)學(xué)符號(hào)是一種為了闡明觀點(diǎn)和概念操作的簡(jiǎn)便表達(dá)方法。
原始數(shù)據(jù)：實(shí)際分?jǐn)?shù)或其他測(cè)量數(shù)據(jù)。
描述統(tǒng)計(jì)：在客觀的、統(tǒng)一的方法基礎(chǔ)上，使用數(shù)學(xué)程序描述數(shù)值數(shù)據(jù)的不同方面。是數(shù)據(jù)模式的概要描述。
推論統(tǒng)計(jì)：利用概率論做出可靠的推論，什么樣的結(jié)果可能僅僅是由于隨機(jī)變量產(chǎn)生的。
頻次分布：總結(jié)每類(lèi)分?jǐn)?shù)出現(xiàn)的頻次。
集中趨勢(shì)的度量：只用一個(gè)有代表性的分?jǐn)?shù)來(lái)作為一組參與者最典型分?jǐn)?shù)的指標(biāo)。
眾數(shù)：是一個(gè)比所有其他數(shù)值出現(xiàn)次數(shù)都要多的數(shù)值。
中數(shù)：明顯也是一個(gè)中央分?jǐn)?shù)，他將一組數(shù)據(jù)中，高分的一半與低分的另一半?yún)^(qū)分開(kāi)來(lái)。
平均數(shù)：將所有數(shù)據(jù)加在一起，然后除以數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)，得到的就是平均數(shù)。
離散性的度量：是描述圍繞在其中趨勢(shì)度量周?chē)姆謹(jǐn)?shù)分布情況的統(tǒng)計(jì)量。
關(guān)于離散性的最簡(jiǎn)單的度量是全距：頻次分布中最高值與最低值之間的差值。
標(biāo)準(zhǔn)差：代表著所有分?jǐn)?shù)與其平均數(shù)之間的平均差值。
相關(guān)系數(shù)：是關(guān)于兩個(gè)變量之間相關(guān)程度和性質(zhì)的度量。
正態(tài)曲線(xiàn)：是左右對(duì)稱(chēng)的，呈鐘型，多數(shù)數(shù)據(jù)處于這一位置，離均值越遠(yuǎn)，曲線(xiàn)高度越低。
顯著差異：是指隨機(jī)因素導(dǎo)致差異的概率不足百分之5時(shí)，心理學(xué)家將接受這個(gè)差異為真。
上方是心理與生活今天看的知識(shí)點(diǎn)。
還有我學(xué)習(xí)日語(yǔ)的語(yǔ)法知識(shí)點(diǎn)。
日語(yǔ)二類(lèi)形容詞修飾名詞加な，A（二類(lèi)形容詞）+な+B（名詞）
一類(lèi)形容詞接名詞前不需要加な，A（一類(lèi)形）+B（名）
形容詞過(guò)去式，一類(lèi)形容詞。
現(xiàn)在將來(lái)時(shí)：表肯定，用原形。表否定去い加くない。
過(guò)去時(shí)：表肯定，去い加かった。表否定，去い加くなかった。
好的，這就是今天我所學(xué)學(xué)到的知識(shí)點(diǎn)。因?yàn)槲疫@個(gè)手機(jī)沒(méi)有下載日語(yǔ)鍵盤(pán)，所以沒(méi)有例題。明天我看一下有沒(méi)有。
我去我弄錯(cuò)了，我把今天學(xué)的寫(xiě)上面去了。明天我再補(bǔ)充一下就行了。不想改了。
推薦一首日語(yǔ)歌。中文去搜賣(mài)身，歌詞配圖，還有唱歌那種感覺(jué)，真的不錯(cuò)。
好的，今天就到這里了。明天的我比今天更好，明天見(jiàn)。