在本模块中，您将了解取样和设计实验的主要概念。您还将了解一些常见的误区以及如何评估此类实验的有效性。

在本模块中，您将学习概率的定义以及解决简单和复杂问题所需的基本概率规则。您还将学习如何利用简单的概率规则来为现实生活中的复杂情况创建解决方案的示例。

本模块包括数据的经验法则和正态逼近，这是一种在许多统计程序中都会用到的技术。您还将学习二项分布和随机变量的基础知识。

在本模块中，您将学习大数定律和中心极限定理。您还将学习如何区分统计分析中不同类型的直方图。

本模块涵盖回归，回归可以说是最重要的统计技术，因为它可以解决不同类型的统计问题。您将学习推断、回归以及如何进行回归诊断。

在本模块中，您将学习如何在标准情况下构建和解释置信区间。

在本模块中，您将了解测试背后的逻辑，学习如何针对不同的样本和情况进行适当的统计测试。您还将了解测试中常见的误解和陷阱。

本模块重点介绍计算机密集型统计推断中使用的两种主要方法：蒙特卡罗法和引导法。您将了解这些方法背后的理论原理，以及它们如何应用于回归和构建置信区间等不同情况。

本模块侧重于分类数据的三种重要统计分析：齐次方拟合优度检验、齐次方同质性检验和齐次方独立性检验。

本模块介绍方差分析的基础知识以及 F 检验在单因子方差分析示例中的应用。

在本模块中，您将了解大数据时代出现的重要问题：数据窥探和多重测试谬误。您还将探索数据可重复性和适用性面临挑战背后的原因，以及如何在自己的工作中避免此类问题。