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ProbabilityStatistics/readme.md

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-# 简介
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-我们尽快把该课程组队学习的优秀作业整理出来，供大家学习参考。
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+# 概率统计
 
+开源内容：https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/ProbabilityStatistics
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+> 注：此处显示本次组队学习的任务，点击标题的链接可以跳转到对应的学习资料。
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+## 基本信息
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+- 学习周期：9天 2-3h/天
+- 学习形式：理论学习 + 练习
+- 人群定位：了解 python 编程语言 和 概率统计的基本概念，希望通过程序模拟的方式来熟悉概率统计知识的学习者。
+- 先修内容：[Python编程语言](https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/tree/master/Python-Language)
+- 难度系数：低
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+## 任务安排
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+### Task1：随机事件与随机变量（1天）
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+**理论部分**
+- 基本概念：随机事件，样本空间等；
+- 概率基础：古典概型，条件概率，贝叶斯公式；
+- 随机变量及其分布特征
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+**练习部分**
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+- 做理论知识点的笔记；
+- python实现二项分布，协方差和相关系数以及贝叶斯公式；
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+### Task2：数理统计与描述性分析（2天）
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+**理论部分**
+- 统计量与抽样；常用统计量；
+- 数据集中与离散趋势的度量；
+- 分布特征，偏度与峰度；
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+**练习部分**
+- 做理论知识点的笔记；
+- python实现数据各维度的描述性分析；
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+### Task3：常见分布与假设检验（3天）
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+**理论部分**
+- 离散型分布，连续型分布，python实现及可视化；
+- 假设检验步骤及两类错误解读；
+- 假设检验的python实战；
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+**练习部分**
+- 做理论知识点的笔记；
+- python实现常见分布，python实现假设检验；
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+### Task4：方差分析（3天）
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+**理论部分**
+- 单因素组间方差分析与双因素方差分析；
+- 方差的相关检验，主效应和交互效应；
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+**练习部分**
+- 做理论知识点的笔记；
+- python实现方差分析；
 
 
 
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+# 贡献人员
 
 
+姓名 | 描述|博客
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+张晓东|数据分析师|
+张雨|复旦大学在读博士|Github：https://github.com/Drizzle-Zhang
+杨剑砺|制造业数据从业者|