统计与成对数据

这一节包含的知识点

比「节」更细的一层：具体到能对上一道题的步骤。

• 数据的收集与整理按研究目的确定总体与变量，收集数据并分类整理成表格或图形以便进一步分析。
• 数据的分析与可视化用统计图与数字特征描述数据的集中趋势和离散程度，从中提取有用的信息。
• 成对数据的统计相关性研究同一组对象的两个变量之间的相关关系，用散点图与相关系数刻画它们是否同增同减。
• 百分位数与平均数、中位数百分位数描述位置，平均数受极端值影响更大，中位数更稳健，选用要看数据分布。
• 线性回归与最小二乘回归直线使各点到直线的纵向距离平方和最小，据此可以求出回归方程的系数。

先修：学它之前要先会

这条还没有标注先修概念。

完整前置链：一路要先会

不只是直接先修 —— 把先修的先修也追到底，顺序就是该学的顺序（含跨学科）。

没有前置概念 —— 坐标系里可以从这一条开始。

后继：学会它之后可以往哪走

• 抽样方法
• 变量间的相关关系与回归

学习「统计与成对数据」

这个知识点还没有内容（还没有教材或出版物接进来）。现在能做的：看清它在坐标系里的位置 —— 先修是什么、学完之后通向哪里，然后把「我了解了」记下来。

自述不等于掌握：它只是「我知道这一条讲什么」，不会计入学习单元完成数。学习记录存在这台设备上。

还没有任何内容覆盖这条概念。要让它长出来，需要导入并发布一份讲到它的材料 —— Publishing 会在正文里找候选（带原句作证据），由人确认后挂到这条上。

还没有任何学习目标、测评或任务标注到这条知识点上。学习链只列**真的标注过**的条目 —— 没有就是没有，不按模板补一个出来。