A. 过程分析和文档
1.工具
2. 过程输入和输出
识别过程输入变量和过程输出变量，通过因果图、关系矩阵记录它们之间的关系。（评估）
B. 概率和统计学
1.归纳出有效的统计结论
区分量化（描述性的）和分析（推断性的）研究的区别；区分总体参数和样本统计量的区别。（评估）
2.中心极限定理及样本均值的分布
定义中心极限定理，并且理解其在置信区间、控制图等统计推断应用中的意义。（应用）
3.基本概率概念
描述和应用一些基本概念，如独立性、不相容、乘法法则、条件概率等。（应用）
C. 收集和归纳数据
1.数据的类型
识别、定义、分类并比较连续的（计量值）和离散的数据（计数值），并且识别把计数值转变成计量值量度的机会。（评估）
2.测量尺度
定义和应用名义上的、顺序上的、间隔的和比率测量尺度。（应用）
3.收集数据的方法
定义和应用收集数据的方法，如检查单、编码数据、自动判定等方法。（评估）
4.确保数据准确和完整的技巧
定义和应用确保数据准确和完整的技巧，如随机抽样法、分层抽样法、样本同质性等。（评估）
5.描述性统计
定义、计算、解释离散和集中趋势的量度，构建并解释频率分布和累积频率分布。（评估）
6.图表法
通过构建、应用、解释图形和图表来诠释事物之间的关系，例如：茎叶图、箱线图、运行图、散点图等；通过构建、应用、解释诸如直方图、正态概率点图、矩阵图、威布尔点图来解释分布状态。（评估）
D. 掌握并应用概率分布
描述并应用二项分布、泊松分布、正态分布、卡方（χ2）分布、t分布、F分布。（评估）
2.其他分布
识别超几何分布、0－1分布、指数分布、对数正态分布及威布尔分布。（应用）
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发表于 2021-11-15 22:21:51
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