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另外網站商用統計學綱要01 - 隨意窩也說明：(缺點). [種類]樣本資料的平均數ˋ母體資料的平均數. [結論1]進行統計推論時, ... B,貝氏定理(Bayes' Rule)--結合古典機率定義與條件機率的概念.
國立清華大學 數理教育研究所碩士在職專班 林勇吉所指導 張家明的 台灣高職與美國高中數學教科書比較 :以排列組合機率單元為例 （2020），提出古典機率 缺點關鍵因素是什麼，來自於教科書比較、排列、組合、機率。
而第二篇論文國立宜蘭大學 多媒體網路通訊數位學習碩士在職專班 吳庭育所指導 林巧苓的 建構社群網路間接關係演算法改善冷啟始推薦系統準確率 （2017），提出因為有 社群網路、間接關係、冷啟始的重點而找出了 古典機率 缺點的解答。
最後網站痛恨停電又不想漲電費？但這群人卻願意常常停電 - 工商時報則補充：人們對電力方案的選擇，顯示每項優缺點在人們心中的比重不一樣。 ... 把所有可能的結果，乘上發生機率，加總起來將得出的期望值為零：拿到一百元的 ...
統計學關鍵字典
為了解決古典機率 缺點 的問題，作者石井俊全 這樣論述：
～大數據時代，用統計學為你的履歷加分～ 推薦給所有勇於跨領域、學習新知的專業職場人！ 生活在互聯網的時代，統計學的知識在所有的領域都不可或缺。 尤其是商業領域，統計學在「市場行銷」、「企業決策」、「人工智慧」、「關鍵字檢索」等各個領域都受到廣泛的運用。 但是統計學的知識，有其嚴謹的定義和使用框架。 儘管我們在學生時代學過基本的統計方法，比如平均數、中位數、標準差、機率，但是實際面對市場調查或財務報表時，往往也不知道該如何運用這些數據幫助我們分析現況、對未來下決策。 實際上，即使是經常在實務中應用統計方法的人
，往往在接手全新的專案時，便沒辦法比照舊有方法，導致所學知識派不上用場。即使想認真學習，也常因為統計學是一門專業科目，若非花費大筆報名費用參加課程，便是得尋覓坊間參考書自行鑽研，而在學習上浪費大量的時間。 本書正是為所有想學習統計學的人，提供最有效率的學習途徑。 書中彙整重要的公式、定理、統計方法和理論，以跨頁形式歸納基本內容，並透過生活實例示範該統計方法的應用範疇。 本書架構根據應用類型，分為以下11個大類別： ●敘述統計▸▸你認為國民的所得平均值是多少？這個數值能代表你的所得嗎？ ●相關關係▸▸取一個數值，表現工作時數
與睡眠時數的相關性 ●機率▸▸能從過去的中獎結果，預測下次的中獎號碼？ ●機率分布▸▸五次推銷，能夠成功簽約的機率是多少？ ●估計▸▸節目收視率差1％，這樣的差距算大嗎？ ●檢定▸▸想證明新藥是否有療效，證據就是檢定 ●無母數檢定▸▸東京某醫科大學的錄取率，是否存在性別差異？ ●迴歸分析▸▸一個公式，就能預測高級葡萄酒的價格 ●變異數分析與多重比較法▸▸輕鬆排定工讀生的排班表 ●多變量分析▸▸透過結構分析調整組織，使人才能夠適得其所 ●貝氏統計▸▸信箱過濾器簡單區分垃圾郵件的方法 從國高中學習的「資料整理」
與「機率和統計」，到大學或專業科目深究的「估計」、「檢定」、「迴歸分析」與「多變量分析」，乃至於大數據時代不可或缺的「貝氏統計」。 本書涵蓋目前統計學所有的應用領域，並以大百科的檢索條目般一一羅列，有助於初學者掌握整體的面貌。 據說特斯拉的創始人伊隆・馬斯克，在9歲時就讀完整部大英百科全書。 本書作為統計學的百科全書，儘管不能保證各位在創業時，業績能像火箭一飛沖天，但絕對能讓你成為具備統計觀的一流商務人士。 在資訊愈來愈多樣、數量不斷增加且產生速度飛快的未來，唯有運用統計學，才能幫助我們的命運進行貝氏更新。 本書特色
◎專書彙整113個廣泛應用於各領域的統計學公式和定理，讓需要統計學的人學習更有效率。 ◎每一節以五顆星標示「難易度」、「實用性」與「考試機率」，重點觀念一目瞭然。 ◎獨立專欄列舉實例，讓初學者快速掌握統計學在日常生活的實際應用。 ※因應印刷需要，內頁預覽顏色與實際印刷不同，敬請見諒。※
台灣高職與美國高中數學教科書比較 :以排列組合機率單元為例
為了解決古典機率 缺點 的問題，作者張家明 這樣論述：
本研究採內容分析法，探討台灣高職「龍騰版數學B第三冊」、美國高中「McGraw-Hill－Glencoe Geometry」數學教科書中排列、組合及機率單元在「問題呈現方式」分析比較與「主題內容」分析比較。研究結果發現：一、數學問題呈現方式（一）問題的解題認知需求，兩國都以具連結程序型題目為主。（二）問題的表徵型態，台灣美國都是以文字型態為主，視覺型態為輔。（三）問題的情境真實程度，台灣美國都是結合真實情境為主。二、數學主題內容比較（一）主題內容的比較：兩國都有教授的內容有排列組合、集合的基本運算、古典機率與條件機率、樹狀圖與計數原理、獨立事件與相依事件、互斥事件。台灣有而美國沒有的內容有重
複排列、巴斯卡定理、重複組合、二項式定理、期望值。美國有而台灣沒有的內容有幾何機率、列聯表。（二）主題編排次序：各有優缺點，單元介紹順序不同。（三）教材版面編排分析：台灣偏向相同類型的題目反覆出現；美國較多真實生活情境問題，用較多文字來敘述題目。
建構社群網路間接關係演算法改善冷啟始推薦系統準確率
為了解決古典機率 缺點 的問題，作者林巧苓 這樣論述：
近年來，隨著網路的發達，導致人們取得資訊的方式不再以口耳相傳的方式。網路也因行動裝置和目前4G的蓬勃發展讓資訊能夠快速傳播並且容易取得，也因為這個趨勢也導致資訊量相當的龐大，所以在龐大的訊息中使用這如何取得自己想要的資料，因此推薦系統就因應而生。如何利用推薦系統可以有效地降低搜尋時間，使得使用者能夠較快速地搜尋到資訊。行動網路的興起也帶動了社群網路的發展，使用者已習慣利用網路資訊和好友來分享自己生活中的有趣事情或者去過的商家或地點，另一個方面，社群網路的訊息更新較為快速，但讓使用者在搜尋舊有的資料上有些難度。故興起了利用社群網路資訊為主的推薦系統。本研究建立一個以使用者為主的推薦系統，結
合使用者偏好以及好友經驗，幫助使用者排除不感興趣的商品，以達到有效地推薦。新品項之商品或服務由於沒有相對應的參考值，故我們期望能利用好友與好友的好友之間的間接關係並搭配哨點制朋友去改善準確率經由驗證確認準確度之提升。