[第1集] 均值 中位數 眾數
[第2集] 極差 中程數
[第3集] 象形統計圖
[第4集] 條形圖
[第5集] 線形圖
[第6集] 餅圖
[第7集] 誤導人的線形圖
[第8集] 莖葉圖
[第9集] 箱線圖
[第10集] 箱線圖2
[第11集] 統計：集中趨勢
[第12集] 統計：樣本和總體
[第13集] 統計：總體方差
[第14集] 統計：樣本方差
[第15集] 統計：標準差
[第16集] 統計：諸方差公式
[第17集] 隨機變數介紹
[第18集] 概率密度函式
[第19集] 二項分布1
[第20集] 二項分布2
[第21集] 二項分布3
[第22集] 二項分布4
[第23集] 期望值e(x)
[第24集] 二項分布的期望值
[第25集] 泊松過程1
[第26集] 泊松過程2
[第27集] 大數定律
[第28集] 正態分佈excel練習
[第29集] 正態分佈介紹
[第30集] 正態分佈問題：哪些是正態分佈
[第31集] 正態分佈問題：z分數
[第32集] 正態分佈問題：經驗法則
[第33集] 練習：標準正態分佈和經驗法則
[第34集] 經驗法則和z分數進一步練習
[第35集] 中心極限定理
[第36集] 樣本均值的抽樣分布
[第37集] 樣本均值的抽樣分布2
[第38集] 均值標準誤差
[第39集] 抽樣分布例題
[第40集] 置信區間
[第41集] 伯努利分布均值和方差的例子
[第42集] 伯努利分布均值和方差公式
[第43集] 誤差範圍1
[第44集] 誤差範圍2
[第45集] 置信區間例題
[第46集] 小樣本容量置信區間
[第47集] 假設檢驗和p值
[第48集] 單側檢驗和雙側檢驗
[第49集] z統計量 vs t統計量
[第50集] 第一型錯誤
[第51集] 小樣本假設檢驗
[第52集] t統計量置信區間
[第53集] 大樣本佔比假設檢驗
[第54集] 隨機變數之差的方差
[第55集] 樣本均值之差的分布
[第56集] 均值之差的置信區間
[第57集] 均值之差置信區間的澄清
[第58集] 均值之差的假設檢驗
[第59集] 總體佔比的比較1
[第60集] 總體佔比的比較2
[第61集] 總體佔比比較的假設檢驗
[第62集] 線性回歸中的平方誤差
[第63集] 線性回歸公式的推導1
[第64集] 線性回歸公式的推導2
[第65集] 線性回歸公式的推導3
[第66集] 線性回歸公式的推導4
[第67集] 線性回歸例題
[第68集] 決定係數r2
[第69集] 線性回歸例題2
[第70集] 計算r2
[第71集] 協方差和回歸線
[第72集] χ2分布介紹
[第73集] 皮爾遜χ2檢驗
[第74集] 列聯表χ2檢驗
[第75集] 方差分析1：計算總平方和
[第76集] 方差分析2：組內和組間平方和
[第77集] 方差分析3：f統計量假設檢驗
[第78集] 相關性和因果性
[第79集] 演繹推理1
[第80集] 演繹推理2
[第81集] 演繹推理3
[第82集] 歸納推理1
[第83集] 歸納推理2
[第84集] 歸納推理3
[第85集] 歸納規律
random variable隨機變數，不是我們習慣意義上的變數，如y=x+1中的x，y；
隨機變數通常不能求解，由大寫字母構成，如x，y，z；其實隨機變數不是變數（誤導），而是函式；將隨機過程對映到實際數字；
量化乙個隨機過程，比如下雨、不下雨，取不同的值，得到的這個變數是隨機的，
隨機變數就是函式對映
；開始學習概率分布和期望值；量化隨機變數；
隨機變數有兩種：離散型和連續型；是否下雨是離散型隨機變數（條形圖）；下多少雨是連續型隨機變數（函式圖）；
隨機變數概率分布：隨機事件（變數的組合）出現的概率；
discrete離散；continuous連續；
連續隨機變數一般是求某段區間內的概率，單獨點的概率為0；
區間的概率就是概率密度函式兩點之間的定積分；概率密度函式的全區間積分是1；
可汗學院的統計學
描述性統計學 描述集中趨勢，均值，中位數，眾數，離群值，在平均工資，平均房價，學生成績等情況中，中位數或者眾數更能反映集中趨勢，離群值可能有 量錯誤或沒寫特殊條件的值沒有參考意義，但是會改變平均值 連續型隨機變數 離散型隨機變數 離散概率密度分布函式，條形圖 連續概率密度分布，因為是連續的，可以去無...
可汗學院統計學筆記（二）
中心極限定理 假設我們有乙個分布，它有定義好的均值和方差。用x表示服從這個分布的變數。進行n次實驗 n很大 每次實驗得到的結果是對這個分布的抽樣，將每次實驗結果用 這裡有乙個重要的分布 也就是 上提供了乙個演示程式可以讓我們更好地理解中心極限定理。第一行是原始分布，它可以是任意乙個奇怪的分布。第二行...
可汗學院統計學筆記（三）
假設檢驗是推論統計中用於檢驗統計假設的一種方法。而 統計假設 是可通過觀察一組隨機變數的模型進行檢驗的科學假說。一旦能估計未知引數，就會希望根據結果對未知的真正引數值做出適當的推論。統計上對引數的假設，就是對乙個或多個引數的論述。而其中欲檢驗其正確性的為零假設 null hypothesis 零假設...