利用数据做出决策

在试图从数据中获得洞见时，检查总体的每一个元素通常是不切实际的，甚至是绝无可能的。因此，对于数据分析人员而言，从样本数据中得出有效的推断是一项至关重要的技能。

在本模块中，您将了解如何通过区间估计来估计总体参数，探索统计检验和统计决策中的关键概念，发现样本大小在区间估计的准确度方面所发挥的作用以及统计检验的功效。

估计

• 统计推断的介绍
• 什么是置信区间？
• 估计平均值
• 可视化抽样变异
• 构建置信区间
• 了解置信水平和 Alpha 风险
• 预测区间
• 容差区间
• 比较区间估计

统计检验的基础

• 统计检验的介绍
• 统计决策
• 了解原假设和备择假设
• 原假设下的抽样分布
• p 值和统计显著性

连续型数据的假设检验

• 执行单样本 t 检验
• 了解 p 值和 t 比值
• 等价性检验
• 比较两个平均值
• 不等方差检验
• 配对的观测
• 单因子 ANOVA（方差分析）
• 多重比较
• 统计显著性与实际显著性

样本大小与功效

• 样本大小与功效的介绍
• 平均值置信区间的样本大小
• 统计检验的结果
• 统计功效
• 探索样本大小与功效
• 计算单样本 t 检验的样本大小
• 计算双样本 t 检验和方差分析的样本大小