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随机变量8.2离散随机变量8.3随机变量期望（值）8.4二项随机变量8.5连续随机变量8.6正态（常态）随机变量8.7近似二项分布概率8.8随机变量的总和，差以及合并理解抽样分布：随机变量统计资料（数据）9.1参数，统计资料（数据）以及统计归纳9.2关于参数从好奇到提问【这句好像和术语没啥关系，直译吧】9.3SD模块0：抽样分布概论【SD大概是SamplingDistribution抽样分布的缩写】9.4SD模块1：单一样本概率的抽样分布9.5SD模块2：两个样本差的的抽样分布9.6SD模块3：单一样本均值（平均数）的抽样分布9.7SD模块4：配对（成对）样本均值（平均数）的抽样分布9.8SD模块5：两个样本差的的抽样分布【你的图片不全，这个看起来和9.5完全一样】9.9统计归纳准备：标准化统计资料（数据）【就是把统计资料（数据）标准化】9.10超越‘大五’（‘大五’延伸）的概述（推广）【心理学的BigFive是指五个基本人格维度，统计学嘛，我就Noidea了】9.11技能开发（建立）应用小程序：寻找样本均值（平均数）中的模式（范例）检验关于均值（平均数）的假设13.1均值（平均数）假设检验介绍13.2HT模块3：关于单一总体均值的假设检验13.3HT模块4：关于配对差异总体均值的假设检验13.4HT模块5：关于两个总体均值差异的假设检验13.5显著性检验与可信区间（置信区间）的关系13.6选择一个恰当的推断步骤（程序）13.7实验效应规模（含量）13.8评估研究报告中的显著性关于简单回归的推断14.1样本和总体回归模型14.2估计回归的标准差14.3关于一个直线回归斜率的推断14.4在一个特定x的预测y和估计均值y14.5检查使用回归推断模型的条件更多关于分类变量的推断15.1双向表的卡方检验（x2检验）15.2分析2x2表15.3关于一个分类变量的假设检验：拟合优度方差分析16.1有方差分析F测试的比较均值16.2单因素方差分析的细述（具体详情）16.3比较总体的其他方法16.4双因素方差分析【太耗费脑细胞了！终于可以睡了！】
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