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另外網站統計學700題在PTT/mobile01評價與討論 - 大學碩班資訊集合站也說明：在統計學機率公式這個討論中，有超過5篇Ptt貼文，作者johnboygo也提到版上很少看到數學、統計背景的心得文，因此決定把我的經驗分享給以後的學弟妹。
這兩本書分別來自旗標 和博碩所出版 。
國立彰化師範大學 數學系 蕭守仁所指導 鄭聿翔的 高爾頓釘板之推廣 （2021），提出統計學機率公式關鍵因素是什麼，來自於高爾頓釘板、機率分佈、常態分佈。
而第二篇論文國立中山大學 應用數學系研究所 張福春所指導 莊昇翰的 台灣高中職數學科教師甄試中的排列組合、機率、幾何和矩陣問題 （2021），提出因為有 台灣、高中數學教師、排列組合、幾何、甄試的重點而找出了 統計學機率公式的解答。
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AI 必須!從做中學貝氏統計：從事機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析一定要懂的統計利器
為了解決統計學機率公式 的問題，作者ThereseDonovan,RuthMickey 這樣論述：
貝氏統計因 AI 機器學習的發展而再度翻紅，其核心是利用統計推論的方法，在觀測到新證據或取得新資訊時，利用科學方法循環更新先前假設的機率，非常適合只能依據僅有的且不夠完整的資訊進行假設評估的技術。目前廣泛應用於機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析等領域。 正經八百的念經書只會讓人想睡覺，而本書很不一樣，作者依其自身的（慘痛）經歷規劃出這本神奇之書，隨時與學習者站在一起，將腦海經常冒出來的疑問，以豐富的圖表、實作輔助並提供許多參考資源的問答方法呈現。對於重要觀念與公式，也用不同顏色標示（對了！本書是彩色書，灑花），不斷的前後呼應提醒，才不會讀到後面卻忘了前面，進而確實掌握貝氏
統計的精髓。本書討論到 MCMC （馬可夫鏈蒙地卡羅法）之處尤其精彩，一般貝氏書籍或網路文章只講理論或舉個簡單例子交代一下就完事了，而本書是實實在在的帶領讀者一遍一遍的演練，落實從做中學的精神。 對於想瞭解貝氏統計的各領域專業人員，包括機器學習、深度學習、生命與醫學、心理學、公共衛生、商業數據分析等，都是淺顯易懂的好書。也適合學習統計、人工智慧相關領域大學高年級與研究所程度的學生。 本書特色 ○由施威銘研究室監修內容，適時補充編註與譯註，幫助讀者確實理解內容。 ○貫徹『講七遍、做二十一遍』的精神，真正從做中學會的就不會忘記。 ○本書厚達六百多頁，為考慮到學習的便利性
與舒適性，採用全彩印刷容易分辨重點、並以軟精裝裝訂可攤平閱讀。 ○額外提供原文書也沒有的書中分佈函數 Python 程式碼下載，可自行修改參數觀察函數圖形變化。
統計學機率公式進入發燒排行的影片
#算牌 #決勝21點 #highlowcounting
各位大家好，歡迎來到HenHenTV的神奇實驗，我是Tommy.
大家有看過一出電影叫決勝21點嗎？一班來自MIT麻省理工的學生和老師組成的團隊，用算牌的方式High-Low Count，在拉斯維加斯贏了接近600萬美金的故事，那麼今天我們就來測試一下，究竟算牌的方式是否真的讓你可以提高你贏錢的機率。
如果你是第一次看我影片，我影片主要的題材就是一些稀奇古怪，靈異，童話故事，外星人和UFO或是一些我喜歡的主題，例如好像這次的主題，如果你也喜歡這些特別的題材，歡迎你訂閱HenHenTV。
好！我們開始吧！
那大家也知道，賭場有另外一個名稱叫娛樂場，意思是你進去是為了娛樂，而不是賺錢，更不是孤注一擲去贏錢，當然說明娛樂了，那你就是需要付一些‘娛樂費’，今天我們就來測試如何不被他們收取你的‘娛樂費’
賭博其實本身就是一門統計學，以機率的算法來測試贏面有多高，那麼今天我們就來學算牌吧！
首先我這裡買了兩付牌，那麼這種算牌的機制是叫High-low count,
10, J, Q, K, Ace = -1 (如果在剩下還沒出的牌越少這種牌，那麼玩家的贏面就會降低)
2, 3, 4, 5, 6 = +1 （如果在剩下還沒出的牌越少這種牌，那麼玩家的贏面就會提高)
7，8，9 = 0 （不用算）
那麼打個比方，這種情況。。。到最後是幾分了。
那算這些有什麼用呢？你需要知道的就是究竟True Count是幾多。
打個比方，如果你現在的檯面是+9， 而大概剩下的牌有4副牌，那麼你的True Count就是+9/4 ，那就等於2.25， 那麼2.25就是你的True Count，
你的True Count越高，你贏錢的機率就會越高。
那麼你需要怎樣做呢？首先你需要的是設定你的籌碼，可能一個Unit代表為一粒糖果，黃色糖果色RM1，而紅色糖果為RM10。
如果桌面還沒到+4的時候，你就是以最少的資金來等時機，等到你的True Count高於2時，那麼你就是以True Count乘以以一個Unit，好像剛才的True Count是2.25就是2.25 x RM10, 等於RM22.5，這個就是你下注的籌碼。
那麼我們來測試一下究竟這個是不是真的有效。
那麼究竟算牌在賭場裡面合法嗎？在美國的賭場條例裡面，好像內華達州的賭場拉斯維加斯，裡面有規定，賭場有權沒收算牌的賭客的所有贏到的錢，那其他的州就有條例，算牌可以，但是用算牌的系統得出來的結果，告訴其他的同伴，那就不行，簡單來講一句，輸錢就可以，贏錢就不可以。如果你贏太多錢，我就列你進黑名單。
這裡並不是去鼓勵大家去賭博，而是如果你是帶著情緒，不服輸的心裡去和賭場拼搏，到最後可能是會變成賭癮，甚至傾家蕩產，人家說的：小賭怡情，如果真的要去娛樂，至少不要被賭場收你昂貴的‘娛樂費’
人有貪婪，慾望，上癮，並不可能好像機器一樣的理性思考下去下注，所以到頭來的要面對的還是人性，希望大家並不要帶着和賭場死過的態度，希望在賭場裡面贏到自己人生當中的第一桶金。
記得，賭博一切都是概率。
高爾頓釘板之推廣
為了解決統計學機率公式 的問題，作者鄭聿翔 這樣論述：
本論文將討論彈珠檯釘子的釘法與彈珠下落機率分佈之情形，並由高爾頓釘板的三角形釘法推廣成菱形釘法，我們將研究菱形釘法彈珠下落的機率分佈與常態分佈之關係。第一章，我們先介紹問題的背景知識與研究動機。第二章，首先討論長方形釘法之彈珠下落機率分佈，這種釘法是常見且較容易探討的情形。第三章，對於高爾頓釘板的三角形釘法，計算彈珠下落的機率分佈，並使用程式畫圖來驗證與常態分佈的相關性。第四章，找出菱形釘法的彈珠下落機率分佈，先利用程式畫圖後再推論出與常態分佈之關係。
軟體專案估算
為了解決統計學機率公式 的問題，作者AlainAbran 這樣論述：
本書主要分享了作者多年來設計可靠的軟體估算過程方面豐富的經驗。這些估算過程可以作為管理者的決策支援工具。 本書還介紹了一些基本的統計學和經濟學概念。這些概念是理解如何設計、評價和改進軟體估算模型的基礎。 因為量化資料和量化模型是工程、科學和管理領域的基礎，所以本書對於各種規模的軟體組織都會非常有用。同時管理者將會在本書中找到關於軟體專案估算量化改善的有效策略，書中也提供了大量的實例，供讀者參考與學習。 本書適合軟體專案估算相關的IT實務人員、軟體經理、審計人員，以及軟體專案管理相關課程的學生閱讀。 本書分為三大部分，共13章： ► 第一部分
介紹在設計和使用軟體估算模型進行決策時，估算人員和專案經理都需要知道的軟體估算觀點。該部分解釋了估算過程的結構，包括嵌入在估算過程內的生產力模型，並澄清了估算人員和專案經理在角色和職責上的區別。最後，介紹估算中必須予以考慮的許多經濟學概念，比如規模經濟與規模不經濟、固定成本與變動成本等。 ► 第二部分則是介紹必要概念與技術，以理解估算過程結果的品質取決於輸入的品質和它使用的生產力模型之品質，以及瞭解估算過程所增加的調整因素有什麼樣的限制。 ► 第三部分探討建立估算模型過程中的相關問題，包括資料收集以及使用國際標準，以便在專案間、組織間、國家間橫向對比。除此，如何使用品質資料作為輸入
並根據一系列經濟學概念來建立具有多個自變數的模型。
台灣高中職數學科教師甄試中的排列組合、機率、幾何和矩陣問題
為了解決統計學機率公式 的問題，作者莊昇翰 這樣論述：
本文針對台灣民國98年至民國102年的高中職數學科教師甄試考題進行分類，以六個重要的數學主題做整理：『排列組合』、『機率』、『平面幾何』、『立體幾何』、『二次曲線』、『矩陣』。這些主題除了介紹試題中曾出現的名詞之定義，還針對與其相關的定理與性質進行證明，最後選擇一些較具代表性的題目供讀者練習。主要的內容有：『排列組合』包含邏輯、集合論、排列、組合、二項式定理、鴿籠原理等；『機率』包含古典機率、條件機率、貝氏定理、伯特蘭投票問題等；『平面幾何』包含方位、平面坐標、平面向量、三角形、圓、多邊形、二次曲線圖形等；『立體幾何』包含空間坐標、空間向量、三垂線定理、四面體、金字塔、柱體、錐體等；『矩陣』
包含矩陣運算、行列式、對角化、凡德孟矩陣等。