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每位数据科学家都应掌握的七个统计学概念（及其重要性）
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原文英文，约2000词，阅读约需8分钟。
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内容提要
理解数据需要掌握统计学的七个核心概念，包括统计显著性与实际显著性、抽样偏差、置信区间、p值、第一类与第二类错误、相关性与因果性，以及维度诅咒。这些概念是数据科学的基础，有助于提高决策的可靠性。
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关键要点
- 理解数据需要掌握统计学的七个核心概念。
- 统计显著性与实际显著性之间的区别很重要。
- 抽样偏差会导致数据集不代表真实情况。
- 置信区间提供了真实人口值的可能范围。
- p值的正确解释是关键，不能仅依赖p值。
- 第一类错误和第二类错误是统计测试中的两种常见错误。
- 相关性与因果性之间的区别需要谨慎对待。
- 维度诅咒意味着增加特征会导致模型性能下降。
