本周我们将使用能够概括信息的数值或度量来描述和总结数据中的信息。这是对上一周分析的重要延伸。虽然图表信息丰富，但讨论图表的数值属性通常对于更好地理解手头的数据至关重要。本周，我们将研究一系列度量，如中心倾向度量、范围、方差、标准差等。

概率论在数学中还很年轻--而应用于实践的概率论作为一门学科几乎还不存在。我们都应该了解概率，本讲座将帮助你做到这一点。重要的是，你首先要明白，你未来所处的世界并不是确定的--有些未来结果是无法建立概率模型的......本周，我们将介绍概率的基本定义、概率规则、随机变量、概率密度函数、随机变量的期望和双变量随机变量。

要使统计分析正常进行，必须从具有测量特征的相关项目群体中抽取适当的样本。本周，我们将介绍统计估计、均值的抽样分布、点估计、区间估计、假设检验、零假设，并了解一些实际应用的例子。