概率基础
贝叶斯公式·易混辨析
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。
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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抽样与估计
抽样分布·计算与分析步骤
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·典型例题解析
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·易混辨析
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·计算与分析步骤
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·典型例题解析
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
中心极限定理·易混辨析
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·计算与分析步骤
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·典型例题解析
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。
抽样与估计
点估计与评价标准·易混辨析
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。
抽样与估计
样本量的确定·计算与分析步骤
样本量取决于允许误差、置信水平和总体变异程度。
抽样与估计
样本量的确定·典型例题解析
样本量取决于允许误差、置信水平和总体变异程度。
抽样与估计
样本量的确定·易混辨析
样本量取决于允许误差、置信水平和总体变异程度。
抽样与估计
总体比例的估计·计算与分析步骤
总体比例的估计依赖样本比例的抽样分布近似正态。
抽样与估计
总体比例的估计·典型例题解析
总体比例的估计依赖样本比例的抽样分布近似正态。
抽样与估计
总体比例的估计·易混辨析
总体比例的估计依赖样本比例的抽样分布近似正态。
假设检验
显著性水平与 P 值·计算与分析步骤
显著性水平是事先设定的容许弃真概率，P 值由样本计算得到。
假设检验
显著性水平与 P 值·典型例题解析
显著性水平是事先设定的容许弃真概率，P 值由样本计算得到。
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