概率基础
概率的定义与计算·定义与要点
古典概型用有利结果数除以总结果数；统计概率用频率的稳定值定义。
统计学 · 用数据描述世界、用推断下判断
覆盖统计学与数据、数据收集、描述统计、统计图表、概率基础、概率分布、抽样与估计、假设检验、相关与回归、时间序列与指数十大板块。强调"选对方法"而非死记公式。
共 138 门课程，关键词「样本」，已按难度由易到难排列（入门 → 进阶 → 挑战）
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概率基础
概率的定义与计算·常见错误辨析
古典概型用有利结果数除以总结果数；统计概率用频率的稳定值定义。
概率基础
概率的基本运算·定义与要点
加法法则处理至少一个发生，乘法法则处理同时发生。
概率基础
概率的基本运算·常见错误辨析
加法法则处理至少一个发生，乘法法则处理同时发生。
概率基础
条件概率·定义与要点
在事件 B 已发生的条件下事件 A 发生的概率记作 P(A|B)。
概率基础
条件概率·常见错误辨析
在事件 B 已发生的条件下事件 A 发生的概率记作 P(A|B)。
概率基础
事件的独立性·定义与要点
若 P(AB) = P(A)P(B)，则称事件 A 与 B 相互独立。
概率基础
事件的独立性·常见错误辨析
若 P(AB) = P(A)P(B)，则称事件 A 与 B 相互独立。
概率基础
全概率公式·定义与要点
若完备事件组划分样本空间，则任一事件的概率可由各组加权求和得到。
概率基础
全概率公式·常见错误辨析
若完备事件组划分样本空间，则任一事件的概率可由各组加权求和得到。
概率基础
贝叶斯公式·定义与要点
由先验概率和条件概率求后验概率，用于根据新证据更新判断。
概率基础
贝叶斯公式·常见错误辨析
由先验概率和条件概率求后验概率，用于根据新证据更新判断。
抽样与估计
抽样分布·定义与要点
样本统计量的概率分布称为抽样分布。
抽样与估计
抽样分布·常见错误辨析
样本统计量的概率分布称为抽样分布。
抽样与估计
中心极限定理·定义与要点
无论总体分布如何，样本量足够大时样本均值的分布近似正态。
抽样与估计
中心极限定理·常见错误辨析
无论总体分布如何，样本量足够大时样本均值的分布近似正态。
抽样与估计
点估计与评价标准·定义与要点
用样本统计量作为总体参数的估计值，评价标准有无偏性、有效性与一致性。
抽样与估计
点估计与评价标准·常见错误辨析
用样本统计量作为总体参数的估计值，评价标准有无偏性、有效性与一致性。
统计学的知识板块
共 10 个分类，每个分类都配了一个小学生也能读的小故事，课程由该分类的知识库组合生成
统
统计学与数据
理解统计学的对象、总体与样本、变量类型与测量尺度。
42 门课程
📖 有小故事
数
数据收集
掌握统计调查、实验与观察的主要方式，识别收集环节的偏差来源。
42 门课程
📖 有小故事
描
描述统计
用集中趋势、离散程度和分布形态刻画一组数据的特征。
43 门课程
📖 有小故事
统
统计图表
按数据类型选择正确的图形，并避免图表误导。
42 门课程
📖 有小故事
概
概率基础
掌握随机事件、概率运算、条件概率与全概率、贝叶斯公式。
42 门课程
📖 有小故事
概
概率分布
掌握离散型与连续型常用分布的性质与适用条件。
42 门课程
📖 有小故事
抽
抽样与估计
理解抽样分布、中心极限定理，掌握点估计与区间估计方法。
42 门课程
📖 有小故事
假
假设检验
掌握原假设与备择假设、显著性水平、两类错误及常用检验方法。
49 门课程
📖 有小故事
相
相关与回归
学习相关分析、一元与多元回归，理解相关不等于因果。
42 门课程
📖 有小故事
时
时间序列与指数
掌握时间序列的构成因素、常用预测方法与统计指数的编制。
42 门课程
📖 有小故事