基础知识：
均数、中位数、众数、极差、中程数（最大值和最小值的算术平均数）
象形统计图、条形图、线形图、饼图、茎叶图、箱线图（四等分）
总体均值，样本均值
总体方差，样本方差（偏小）
总体方差的无偏估计（或者无偏样本方差）：
随机变量分类：离散或者连续。对于连续概率密度函数，,并且总面积为1。
二项分布：
有限情况，随机过程，离散分布，概率值与二项式系数有关。
随即变量的期望值：即总体的均值。而对于无穷总体，样本即总体。二项分布
泊松分布：
;
泊松分布是二项分布的无限情况。离散概率分布
推导过程（为期望值）：
大数定律：
收敛回期望值（赌徒定律错滴）
当试验次数足够多时，样本均值收敛于总体均值或者随机变量期望值
正态分布：
当试验次数足够多时，二项分布和正态分布差别不大。
概率密度函数：,其中为标准z分数（z分数只是表示与均值相差多少个标准差，可以应用于任何分布上，不仅仅只是正态分布）。
累计分布函数：
左偏态-负偏态，有偏态-正偏态
经验法则（Experience Rule）:68-95-99.7。即在区间占比68%，在区间占比95%，在区间占比99.7%。
标准正态分布：均值0，标准差为1的正态分布。
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