因为在研究Six Sigma，需要用到如 标准差 这种 概率论与数理统计 里的概念，但是由于个人经历，没有上过这门课程。
没办法，自己找资料来学吧。
下面的翻译，因为不熟悉专业名词，就保留原文吧。如果有问题请指正，谢谢。
原文链接：
http://www.robertniles.com/stats/
Mean
最常见的统计学工具之一，并且易于计算。全部【相加】，再除以【个数】。举个例子：
比方说你现在要为World Wide Widget公司进行统计。该公司9名职员的薪水如下：
总裁年薪：$100,000
2个经理，每人年薪：$50,000
4个工人年薪：$15,000
2个学徒年薪：$9,000
所以你把所有薪水加起来：$100,000 + $50,000 + $50,000 + $15,000 + $15,000 + $15,000 + $15,000 + $9,000 + $9,000（上面工资表中所有的数值），总和是$278，000。然后再除以9（职员人数）
最后，你得到了Mean：$30,889.
不是个很差的平均年薪，是吧？但是注意：WWW公司全部9名职员中只有3名职员可以挣到这个数字，而其他6个人甚至不能挣到这个平均值的一半。
那么，我们应该用什么样的统计工具来分析WWW公司【普通职员】能挣多少呢？现在让我们来看看Median。
Median
无论何时，如果你发现自己在写如【普通职员】，或是【普通家庭】这类字眼，你不会想去用前面讲到的那种平均值Mean。你需要那种能确实表示大众化情况的统计工具，这就是Median。
同样，这个统计也很好用：正如它字面意思一样，Median就是处在中间的值。只要把你的数值从大到小排列起来，中间的那个值就是你的Median。
就WWW公司的情况来说，让我们来排列一下他们的工资：
For the World Wide Widget Co., here are the worker's salaries:
$100,000
$50,000
$50,000
$15,000
$15,000
$15,000
$15,000
$9,000
$9,000
这里有9个职员，那么正好会有个人处在9个人的中间位置，即第五个值：$15，000。这就是Median。（如果你的数值是偶数，那么去算中间2个值的Mean，即把2个最中间的值加起来除以2）
比较同一集合的mean和median，可以让你知道该集合中数值分部情况。在这个例子里面,WWW公司总裁的薪水和普通员工的薪水水平就差距很大。（当然，在现实世界中，仅仅9个数字远远不够提供什么有价值的信息。但是在这里说明概念就够了）
再来一个例子：10个人在Redmond（译注：微软总部所在地）赶公交车。这10个人年薪的Mean是$50,000，他们年薪的Median恰好也是$50,000。
Joe Blow下了车，Bill Gates上了车。
现在，这些乘客年薪的Median仍然是$50,000，但是Mean却攀升到$50 million这样让译者眼红的数字-_-。有人可以说现在这些乘客的平均年薪是$50 million，但事实上其他9名乘客并没有因为Bill Gates上了车就变成了百万富翁。当我们在讨论这辆车上【普通乘客】的年薪时，仍然应该使用Median值：$50，000，这样才能反应真实的情况。
（统计学有个概念被称为：standard deviation，它会告诉我们在一个集合中各个值的分部密度。）
下一课：Percent Change
Percent Change可以很好的帮助人们理解随时间变化的数值。同样，学习这个不会用到比小学3年级数学更高深的知识。
用新值减去旧值，然后再除以旧值，就得到了你要的Percent Change。
例如，Springfield和Capital City去年都有50个罪犯。看起来2个城市的治安都一样，不是吗？也许是，也许不是。让我们来看看2个城市以前的犯罪记录，这样可以用Percent Change来进行比较。
5年前，Captial CIty有42个罪犯，而Springfield只有29个。
新值减去旧值，再除以旧值。好了，你算出来的吧？在5年时间里，Capital City的罪犯增长了19％，而Springfield增长了72％！
理解？
等等！在你计算Percent Change的时候，还有些东西需要考虑。让我们来看看Per Captia
Per Capita
当你在比较多组数字时，Percent change只能让你了解事实的部分真相。另一个重要的统计学概念是每组数值的Per Capita。这个概念能帮助你在不同大小的组间进行比较。
再让我们来看看Springfield和Captial City。今年有800,000人居住在spingfield，600,000居住在Capital City。但是在5年前，Springfield只有450,000人，而Capital City有550,000居民。
为什么这个很重要呢？因为这事实上说明了在过去5年里，Sprinefield市的扩张速度远远大于Captial City。这就解释为何Sprinefield会有更高的犯罪增长率。毕竟，一个城市拥有更多的人口自然也会出现更多的罪犯。
为了找到究竟哪个城市更危险一些，你需要计算一个per capita的罪犯比例（a per capita murder rate），即多少人中会出一个罪犯。
为了找到这个比例，只需要将罪犯的数量除以该市的人口数量。为了得到比较少的小数点，我们一般会在结果上乘以100,000，即每100,000人中会出现多少罪犯。
拿Sprinefield来说哦，50个罪犯除以800,000人，可以得到大约100,000人中有6.25个罪犯。Capital City则是50除以600,000，得100,000人中有8.33个罪犯。
5年前，Springfield的29个罪犯除以当时的人口450,000，大约是每100,000人中有6.44个罪犯。而Capital City是用42个罪犯除以550,000，得到每100,000人中有7.64个罪犯。
仅仅看Percent的话，我们会认为：在过去5年里，Springfield犯罪率增长了72％，而Capital City只有19％。但现在我们分析Per Capita，可以发现每100,000人中，Springfield的犯罪人数下降了近3％，而Capital City增长了近9％。。。
这才是真实的情况。。。
下一课：Standard Deviation
（未完待续）
没办法，自己找资料来学吧。
下面的翻译，因为不熟悉专业名词，就保留原文吧。如果有问题请指正，谢谢。
原文链接：
http://www.robertniles.com/stats/
Mean
最常见的统计学工具之一，并且易于计算。全部【相加】，再除以【个数】。举个例子：
比方说你现在要为World Wide Widget公司进行统计。该公司9名职员的薪水如下：
总裁年薪：$100,000
2个经理，每人年薪：$50,000
4个工人年薪：$15,000
2个学徒年薪：$9,000
所以你把所有薪水加起来：$100,000 + $50,000 + $50,000 + $15,000 + $15,000 + $15,000 + $15,000 + $9,000 + $9,000（上面工资表中所有的数值），总和是$278，000。然后再除以9（职员人数）
最后，你得到了Mean：$30,889.
不是个很差的平均年薪，是吧？但是注意：WWW公司全部9名职员中只有3名职员可以挣到这个数字，而其他6个人甚至不能挣到这个平均值的一半。
那么，我们应该用什么样的统计工具来分析WWW公司【普通职员】能挣多少呢？现在让我们来看看Median。
Median
无论何时，如果你发现自己在写如【普通职员】，或是【普通家庭】这类字眼，你不会想去用前面讲到的那种平均值Mean。你需要那种能确实表示大众化情况的统计工具，这就是Median。
同样，这个统计也很好用：正如它字面意思一样，Median就是处在中间的值。只要把你的数值从大到小排列起来，中间的那个值就是你的Median。
就WWW公司的情况来说，让我们来排列一下他们的工资：
For the World Wide Widget Co., here are the worker's salaries:
$100,000
$50,000
$50,000
$15,000
$15,000
$15,000
$15,000
$9,000
$9,000
这里有9个职员，那么正好会有个人处在9个人的中间位置，即第五个值：$15，000。这就是Median。（如果你的数值是偶数，那么去算中间2个值的Mean，即把2个最中间的值加起来除以2）
比较同一集合的mean和median，可以让你知道该集合中数值分部情况。在这个例子里面,WWW公司总裁的薪水和普通员工的薪水水平就差距很大。（当然，在现实世界中，仅仅9个数字远远不够提供什么有价值的信息。但是在这里说明概念就够了）
再来一个例子：10个人在Redmond（译注：微软总部所在地）赶公交车。这10个人年薪的Mean是$50,000，他们年薪的Median恰好也是$50,000。
Joe Blow下了车，Bill Gates上了车。
现在，这些乘客年薪的Median仍然是$50,000，但是Mean却攀升到$50 million这样让译者眼红的数字-_-。有人可以说现在这些乘客的平均年薪是$50 million，但事实上其他9名乘客并没有因为Bill Gates上了车就变成了百万富翁。当我们在讨论这辆车上【普通乘客】的年薪时，仍然应该使用Median值：$50，000，这样才能反应真实的情况。
（统计学有个概念被称为：standard deviation，它会告诉我们在一个集合中各个值的分部密度。）
下一课：Percent Change
Percent Change可以很好的帮助人们理解随时间变化的数值。同样，学习这个不会用到比小学3年级数学更高深的知识。
用新值减去旧值，然后再除以旧值，就得到了你要的Percent Change。
例如，Springfield和Capital City去年都有50个罪犯。看起来2个城市的治安都一样，不是吗？也许是，也许不是。让我们来看看2个城市以前的犯罪记录，这样可以用Percent Change来进行比较。
5年前，Captial CIty有42个罪犯，而Springfield只有29个。
新值减去旧值，再除以旧值。好了，你算出来的吧？在5年时间里，Capital City的罪犯增长了19％，而Springfield增长了72％！
理解？
等等！在你计算Percent Change的时候，还有些东西需要考虑。让我们来看看Per Captia
Per Capita
当你在比较多组数字时，Percent change只能让你了解事实的部分真相。另一个重要的统计学概念是每组数值的Per Capita。这个概念能帮助你在不同大小的组间进行比较。
再让我们来看看Springfield和Captial City。今年有800,000人居住在spingfield，600,000居住在Capital City。但是在5年前，Springfield只有450,000人，而Capital City有550,000居民。
为什么这个很重要呢？因为这事实上说明了在过去5年里，Sprinefield市的扩张速度远远大于Captial City。这就解释为何Sprinefield会有更高的犯罪增长率。毕竟，一个城市拥有更多的人口自然也会出现更多的罪犯。
为了找到究竟哪个城市更危险一些，你需要计算一个per capita的罪犯比例（a per capita murder rate），即多少人中会出一个罪犯。
为了找到这个比例，只需要将罪犯的数量除以该市的人口数量。为了得到比较少的小数点，我们一般会在结果上乘以100,000，即每100,000人中会出现多少罪犯。
拿Sprinefield来说哦，50个罪犯除以800,000人，可以得到大约100,000人中有6.25个罪犯。Capital City则是50除以600,000，得100,000人中有8.33个罪犯。
5年前，Springfield的29个罪犯除以当时的人口450,000，大约是每100,000人中有6.44个罪犯。而Capital City是用42个罪犯除以550,000，得到每100,000人中有7.64个罪犯。
仅仅看Percent的话，我们会认为：在过去5年里，Springfield犯罪率增长了72％，而Capital City只有19％。但现在我们分析Per Capita，可以发现每100,000人中，Springfield的犯罪人数下降了近3％，而Capital City增长了近9％。。。
这才是真实的情况。。。
下一课：Standard Deviation
（未完待续）
