参数估计

• 点估计、区间估计

假设检验

• 参数，非参数

方差分析

• 正交实验、极差

回归分析

• 一元线性及非线性

高维概率（二维）

• 矩：协方差、相关系数
• 降维：PCA

信息熵

• 决策树、逻辑回归

参数估计

1. 点估计
   1. 矩估计
   2. 极大似然估计法
2. 区间估计
   1. 单总体
      1. 均值估计
         1. 已知总体方差
         2. 小样本未知总体方差
         3. 大样本未知总体方差
      2. 方差估计
         1. 已知或未知均值
   2. 双总体
      1. 均值差估计
      2. 方差比估计

假设检验

1. 参数假设检验
   1. 单总体
      1. 均值检验
      2. 方差检验
   2. 双总体
      1. 均值差检验
      2. 方差比检验
2. 非参假设检验
   1. 符号检验
   2. 秩和检验
   3. K-S检验
   4. 卡方检验
      1. 卡方拟合优度检验
      2. 卡方独立性检验
   5. 偏度峰度检验

多维概率分布

1. 概率分布
   1. 联合分布
   2. 边缘分布
   3. 条件分布
2. 矩
   1. 数学期望
   2. 协方差
   3. 相关系数
3. 函数概率分布
   1. 离散函数
   2. 连续函数
   3. 单调变换函数
   4. 双变量函数
   5. 极值函数

高维数据处理

1. 方差分析
   1. 单因素重复试验
   2. 双因素单次试验
   3. 双因素重复试验
2. PCA
3. LDA
4. 正交实验设计
   1. 极值分析

回归分析

1. 一元线性回归
2. 一元非线性回归

信息与熵

1. 联合熵
2. 条件熵
3. 互信息
4. 相对熵 / KL散度 / 信息增益
5. 交叉熵
6. 基尼系数