本文用一系列「思维导图」由浅入深的总结了「统计学」领域的基础知识，是对之前系列文章做的一次完整的梳理，也是我至今为止所有与统计有关的学习笔记。众所周知，「统计学」是深入理解「机器学习/数据挖掘」的重要基础学科。
思维导图
描述性统计：表格与图形法
描述性统计：数值方法
概率
概率分布
抽样分布
区间估计
假设检验
两总体均值&比例的推断
总体方差的统计推断
多个比率的比较/独立性/拟合优度检验
实验设计 | 方差分析
简单线性回归
残差分析
多元回归
回归分析
时间序列分析及预测
非参数方法
参考资料：
《STATISTICS FOR BUSINESS AND ECONOMICS》12e David R. Anderson etc
