统计学最全脑图，你只管打开它，剩下的交给「卧槽」

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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。众所周知，「统计学」是深入理解「机器学习/数据挖掘」的重要基础学科。

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思维导图

描述性统计：表格与图形法

描述性统计：数值方法

概率

概率分布

抽样分布

区间估计

假设检验

两总体均值&比例的推断

总体方差的统计推断

多个比率的比较/独立性/拟合优度检验

实验设计 | 方差分析

简单线性回归

残差分析

多元回归

回归分析

时间序列分析及预测

非参数方法

参考资料：

《STATISTICS FOR BUSINESS AND ECONOMICS》12e David R. Anderson etc

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