概率分布
数学期望与方差·定义与要点
期望是随机变量取值的加权平均，方差是偏离期望程度的度量。
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 428 门课程，已按难度由易到难排列（入门 → 进阶 → 挑战）
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概率分布
数学期望与方差·常见错误辨析
期望是随机变量取值的加权平均，方差是偏离期望程度的度量。
概率分布
二项分布·定义与要点
n 次独立重复试验中成功次数服从参数为 n、p 的二项分布。
概率分布
二项分布·常见错误辨析
n 次独立重复试验中成功次数服从参数为 n、p 的二项分布。
概率分布
泊松分布·定义与要点
描述单位时间或单位面积内稀有事件发生次数的分布，参数为 λ。
概率分布
泊松分布·常见错误辨析
描述单位时间或单位面积内稀有事件发生次数的分布，参数为 λ。
概率分布
正态分布·定义与要点
由均值 μ 与标准差 σ 完全确定，呈钟形对称的连续分布。
概率分布
正态分布·常见错误辨析
由均值 μ 与标准差 σ 完全确定，呈钟形对称的连续分布。
概率分布
标准正态分布与标准化·定义与要点
把变量减去均值再除以标准差，即得标准正态分布的变量。
概率分布
标准正态分布与标准化·常见错误辨析
把变量减去均值再除以标准差，即得标准正态分布的变量。
概率分布
抽样分布 t / 卡方 / F·定义与要点
t 分布用于方差未知的均值推断，卡方分布用于方差与拟合检验，F 分布用于方差比与方差分析。
概率分布
抽样分布 t / 卡方 / F·常见错误辨析
t 分布用于方差未知的均值推断，卡方分布用于方差与拟合检验，F 分布用于方差比与方差分析。
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