Методика обучения
Понятие → модель → самостоятельное решение
Как устроена тема
Начните с простого определения и конечного примера. Затем прочитайте формальную запись, обозначения и условия применимости. В каждой статье есть три разобранных примера и три задачи возрастающей сложности. Задачи авторские; ссылки на программы и учебные источники не означают официального статуса сайта.
Эксперимент не заменяет доказательство
Точная вероятность следует из выбранной математической модели. Частота — результат конечного случайного опыта. Расхождение нормально; ноль попаданий не доказывает невозможность события. Фиксированный seed и версия алгоритма позволяют повторить один и тот же псевдослучайный опыт, но не делают его независимым новым наблюдением.
Численные соглашения
В описательной дисперсии используется делитель n, в исправленной оценке — n−1. Квантили набора вычисляются линейной интерполяцией позиции (n−1)p (тип 7). Распределения и калькуляторы явно задают параметризацию и допустимые диапазоны. Правые хвосты вычисляются специальными формулами, но числа экстремально малого масштаба всё равно могут округлиться до нуля.
Условия статистического вывода
Доверительный уровень относится к покрытию процедуры при повторении выборок, а не к вероятности уже фиксированного параметра. p-value не означает вероятность истинности гипотезы. Корреляция не устанавливает причинность. Учебные расчёты не заменяют анализ дизайна исследования и предпосылок.
Школьная программа и расширения
Маршруты различают официальные темы, необходимые математические предпосылки и авторские расширения. Уровень и редакция программы указаны отдельно. Университетские статьи не приписываются школьным классам автоматически.