本文用一系列「思维导图」由浅入深的总结了「统计学」领域的基础知识,是对之前系列文章做的一次完整的梳理,也是我至今为止所有与统计有关的学习笔记。普通人难以做到“一次学习”,经典知识总是在一次次回顾后才能有更深入的理解。这也是我选择「思维导图」作为学习工具的原因,发散性思考的模式能帮助迅速回忆起相关的知识。微信后台回复:“导图”,获取本文报告。
思维导图说明:
导图概览
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描述性统计:表格和图形法
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描述性统计:数值方法
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概率&概率分布
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抽样分布
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区间估计
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假设检验
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两总体均值之差和比例之差的推断
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总体方差的统计推断
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多个比率的比较&独立性检验&拟合优度检验
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实验设计&方差分析
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简单线性回归
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残差分析
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多元回归
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回归分析
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时间序列及预测
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非参数方法