概率论与数理统计是数据分析与决策的核心工具，其核心知识点包括随机变量、概率分布、统计推断及假设检验等。 掌握这些内容能帮助快速理解数据规律、预测趋势并验证结论的可靠性。以下是关键知识点的结构化

1. 概率论基础

   • 随机事件与概率：涵盖古典概型、条件概率及独立性，是分析不确定性的起点。
   • 随机变量：离散型（如二项分布、泊松分布）与连续型（如正态分布、指数分布）的区分与应用场景。
   • 大数定律与中心极限定理：解释随机现象稳定性的理论基石，尤其适用于样本量较大的数据分析。

2. 统计推断方法

   • 参数估计：点估计（矩估计、最大似然估计）与区间估计（置信区间构建）的实践意义。
   • 假设检验：显著性水平、P值、两类错误的逻辑框架，常用于实验效果评估或模型验证。

3. 实用工具与案例

   • 回归分析：线性回归与逻辑回归的差异，如何通过数据拟合预测变量关系。
   • 方差分析（ANOVA）：多组数据差异的检验方法，适用于医学、社会科学等领域的对比研究。

通过系统梳理上述内容，可高效完成从理论到应用的过渡。建议结合实际数据集练习，并利用PPT可视化工具（如分布图表、假设检验流程图）强化逻辑表达。