统计基础知识（导航页）

1 数据分析基础：统计学科知识框架

2 数据的收集、整理与保存

3 统计资料的总量描述及常用经济指标介绍

4 数据集中趋势描述

5 数据离散程度描述

6 总体标准差的估计方法及精度

7 数据分布形状描述

8 统计资料的图形描述

9 推断理论基础：概率

10 趣说概率

11 概率的基本运算法则

12 贝叶斯定理--概率的修正方法

13 贝叶斯定理（统计在生活中的应用）

14 随机变量的种类与描述

15 通俗归纳离散型概率分布

16 离散型概率分布：二项分布

17 离散型概率分布：泊松分布

18 简述泊松分布假设条件

19 概率分布关系：泊松分布作为二项分布近似

20 离散型概率分布：超几何分布

21 通俗归纳连续型概率分布

22 连续型概率分布：平均分布

23 连续型概率分布：正态分布

24 正态性检验方法介绍

25 连续型概率分布：指数分布

26 概率分布关系(2)：正态分布作为二项分布近似

27 概率分布关系(3)：正态分布作为泊松分布近似

28 推断性统计学：抽样设计

29 通俗解释“大数据”及推断性统计学：抽样分布

30 均值的抽样分布

31 抽样分布：详述均值的抽样分布及中心极限定理

32 抽样分布：t分布

33 切比雪夫（Chebyshev）定理

34 推断统计基础：点估计与区间估计

35 推断统计基础：置信度与置信区间

36 估计理论：详述总体均值的单样本估计原理

37 大样本（n≥30）条件下总体均值µ的区间估计

38 小样本（n<30）条件下总体均值µ的区间估计

39 不同条件的总体均值单样本估计方法总述

40 样本容量确定(总体均值的区间估计和假设检验)

41 区间估计——总体成数的置信区间

42 样本容量确定——总体成数P的样本容量

43 抽样分布：卡方分布

44 样本容量确定(总体方差的区间估计)

45 假设检验的“前世今生”

46 假设检验原理——原假设和备择假设的建立

47 假设检验原理：接受域和拒绝域

48 假设检验原理：两类错误

49 单样本的假设检验

50 一个总体均值的假设检验——大样本(n≥30)条件下的假设检验

51 一个总体均值的假设检验——小样本(n<30)的正态总体

52 单样本假设检验范例分析及违背假定的情况

53 总体成数的假设检验

54 假设检验时，样本容量的确定

55 两样本估计和假设检验基础

56 两样本估计和假设检验范例分析

57 成对样本两个总体均值差的假设检验

58 两个总体均值差的区间估计

59 两个总体均值差的假设检验

60 追本溯源F分布

61 多样本的参数估计与假设检验基础

62 方差分析：单因素方差分析

63 方差分析：有交互作用的两因素方差分析

64 方差分析：无交互作用的两因素方差分析

65 非参数方法：卡方检验的运用

66 多项分布的卡方检验

67 泊松分布的卡方检验

68 正态分布的卡方检验

69 独立性和一致性的卡方检验——列联表分析方法

70 独立性的卡方检验

71 一致性的卡方检验

72 非参数方法：秩次检验