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数据统计与分析
用数学方法论进行统计实践 · 慢磨 · 一课一物
让统计变成思考的肌肉——看见数据能立刻看到分布，看见报告能识别方法学错误，看见不确定性就能用概率说话。工具 R，配本地 Calibre 书库中的《统计学关我有什么事》《深入浅出统计学》《R 语言实战》等。
为何而学
工作交付物需要"结论 + 图表"；更长远的诉求是借统计这件事练出数学思维——不是为了变工具人，而是让统计变成思考的肌肉。
成功的样子
拿到任意一份报告，3 分钟内判断统计方法是否正确；自己能独立从原始数据推到一份结论+图表，且说清每个假设；能纸上推导中心极限定理、t 分布、p 值的定义性意义；亲手实现过回归、假设检验、可视化。
第一阶段 · 描述统计 → 概率基础
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0001
当前
看见分布——你推开的第一扇门
从「3 分钟平均」的怀疑，到看见平均值背后的形状
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0002待开
大数定律·待开
R 真抛 1000 次硬币，看为什么"鼓在 500 那里"
第二阶段 · 抽样与分布
抽样误差 / 置信区间 / 中心极限定理——把"样本能说什么"这件事讲透。
第三阶段 · 假设检验
t 检验 / 卡方 / p 值陷阱——让馆主写出能讲清楚逻辑的检验报告。
第四阶段 · 回归与建模
线性回归 / 多元回归 / 模型诊断——Mission 里"亲手实现一次回归"在这。
第五阶段 · 可视化原则
ggplot2 + 三类图表的语法——Mission 里"产物导向：结论 + 图表"在这一块完全落地。