初等的機率論（4）機率論的甕模型
（Elementary Probability Theory-4. Urn Model for Probability Theory）
國立臺灣大學數學系蔡聰明副教授/國立臺灣大學數學系蔡聰明副教授責任編輯
摘要：本文從「機率論是虛，記述統計是實」的論點出發，以實例引導我們從「記述統計」進入「機率論」的世界。
現在我們先把主題點出來：機率論和記述統計，幾乎完全一樣！只是一虛一實而已。機率論是虛，記述統計是實。
為了說明這一點，我們就想像這種情形：我把去年學生的成績做了完整的記錄，將每一位學生都想像為一個球 $$\omega_k$$，並且寫上該生的分數 $$x_k$$，全部裝到一個甕（urn）$$\Omega$$ 之中，於是有 $$\Omega=\{\omega_1,\omega_2,\dots,\omega_N\}$$，這叫做樣本空間（sample space）。
機率空間（1）機率論的誕生（Probability space-1. The birth of probability theory）
國立高雄大學應用數學系黃文璋教授/國立高雄大學應用數學系黃文璋教授責任編輯
摘要：這是一系列關於機率空間(probability space)文章的第一篇，概述十六、十七世紀機率論的誕生，並介紹費馬與巴斯卡彼此通信時曾討論的兩個問題。
對一任給的 $$3$$ 次方程式
$$(1)~~~ax^3+bx^2+cx+d=0$$
或是 $$4$$ 次方程式
$$(2)~~~ax^4+bx^3+cx^2+ dx+e=0$$
都可將其解表示出來，只是很複雜，不像 $$2$$ 次方程式 $$ax^2+bx+c=0$$ 其解的形式很筒單，雖是國中時學的，很多人直到大學都仍記得。
統計：從政治算術到一門科學（Statistics: from political arithmetic to a science）
國立臺灣師範大學數學系洪萬生教授/ 國立臺灣師範大學數學系洪萬生教授責任編輯
「統計」是一個多義的名詞，而且，常常在面對質疑的意見時，被用來保證其可信度。我們有時使用它來談論資料，特別是指數值資料 － 例如，「$$93\%$$ 的統計數值是編造的」。當在這些意義下使用時，統計（statistics）是個複數名詞：數據的每一小部分都是一個統計量（statistic）。當統計（statistics）作為單數名詞使用時，它所指涉的，是一門產生及分析這些數據的科學。這門科學有著悠久的歷史根源，但卻是在二十世紀初期才發展興盛起來。