在本模块中，您将学习概率的基础知识和随机变量的概念。这提供了一种相对更正式的方法，来说明数据如何表现以及如何用数学模型来模拟不确定性。最后，本单元将讨论随机变量以及能够很好地模拟数字数据并有助于推论的特殊数学实体。

在本模块中，您将了解调查中使用的不同类型的抽样方法。这种抽样可以是完全随机的，也可以是非随机的。您将了解这些技术的优缺点，并确定在当前情况下使用的正确方法。您还将分析两个重要结果的表述：大数定律和中心极限定理。

从人口的所有成员中收集数据往往成本高昂，有时甚至是不可能的。但是，您可以很容易地从人群中收集样本数据。在本模块中，您将学习如何推断已收集样本数据的人群的特征。在本模块中，您将学习点估计的相关知识，然后能够对总体数据的均值和标准差进行点估计。如果您感兴趣的数据以比例的形式表示，您可以构建该比例的点估计。本模块还讨论了区间估计。您将学习如何围绕一个点估计构建一个置信区间或范围，这样，无论点估计是从哪个样本中得到的，您都可以适当地确信人口参数将落在该区间内。

如果给定一个数值样本，并声称该样本来自一个具有某些特征的总体，那么通过本模块的学习，你将能够构建检验来证明或拒绝这种声称。您将学习构建和执行均值和比例检验背后的逻辑。您还将学习根据来自两个种群的样本比较两个种群特性的检验。

这是一项同行评议作业，以 MBA 统计预科课程中教授的概念为基础。在这项作业中，您将能够在现实情境中应用课程中学到的技能。