学完Udacity的统计基础已经半个月了，这半个月已经把编程基础（python）课程过关了，在准备对线性代数火力全开之前，把统计的内容做个回顾，给自己以后复习或者给一些新同学带来帮助。
先梳理下知识结构吧
研究方法入门
#这节课在我看来主要以新名词和概念比较多，当然很多的英语词汇也造成了困扰。挑选了一些写出来
1、 correlation does not prove causation 相关性不意味着因果关系
印象最深刻的一句话，主要解释了在统计中，样本中的数据结果有着潜在因素的影响，而轻易得出所谓的结论。我们要尽量避免潜在因素影响和选择正确的统计方法。
2、Golden Arches Theory 金色拱门理论
Thomas Friedman:No two counties with a MicDonald's have ever gone to war since opening the McDonald's.
适逢其会，正是麦克劳在中国更名为金拱门的时间。我觉得这是有关系的。
3、控制因素
placebo 安慰剂（The inactive pill） 即实验中的无效药物
placebo effect 安慰剂作用。 如：药物试验中，给两组患者一组测试药物，一组无效药物
安慰剂用于控制心理因素对实验造成的影响
单盲：只有参与者（患者）不知道哪种药是无效的。blinding
双盲：参与者和测试人员都不知道哪种药是无效。 double blinding
4、研究方式
观察研究：是非随机化的研究，在自然状态下对研究对象的特征进行观察，记录，并对结果惊醒描述和对比 分析的研究
试验研究：就是人为的干预措施，而收集到结果的分析性研究
5、数据统计图
bar chart 条形图 = bar graph 柱状图
histogram 直方图
normally distributed 正态分布
mode 众数
mean 平均数
media 中位数
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