计量方法 1
这门课不是"背公式"，而是选对方法 → 算对数字 → 写对结论。整门课只有一条主线、一套逻辑，从第 6 周起反复使用。 本指引把 22 讲课件拆成 8 类题型，配上分值地图与 14 天计划，让你把"看着眼熟"变成"条件反射"。
一、这门课到底在讲什么
一句话：QM1 = 教你用数据做商业决策。它给你一段商业情境和一堆数字，让你判断"该用哪个方法"，然后算出来、解释清楚。
全课程只有一条主线，先记住它，后面 12 周就都顺了：
从第 6 周开始，你遇到的每一个公式——单样本 z、单样本 t、双样本 t、两比例 z、回归斜率 t——都是下面这一行的不同"填法"：
看到题先问三件事：谁是"样本估计值"？谁是"假设值"？分母用哪个标准误？这三问答对了，公式自然就拼出来了——你根本不需要"背"单样本 t 和双样本 t 的区别。
二、三大板块与分值权重
把 12 周按时段切成三块。注意右列的"期末重要性"——它直接决定你每天该把 2 小时花在哪。
| 板块 | 周次 | 内容 | 期末重要性 |
|---|---|---|---|
| Ⅰ 描述统计 | Week 1–2 | 数据类型、频数分布与直方图、图表选择；均值/中位数/众数、方差/标准差/变异系数、z 分数、百分位与 IQR、协方差与相关系数、偏态 | ★★☆☆☆ 约 10–13 分，属"送分题"，必须全拿 |
| Ⅱ 概率与分布 | Week 3–5 | 概率法则、条件概率与列联表、离散分布（期望/方差/均匀/Bernoulli/二项）、连续分布（均匀/正态）、正态查表与反求分位数 | ★★★☆☆ 约 20–24 分，公式集中、套路固定 |
| Ⅲ 统计推断 | Week 6–11（+12） | 抽样分布与 CLT、置信区间（z/t/比例）、单样本假设检验（临界值法与 p 值法、两类错误与功效）、双样本检验（独立/配对/两比例）、简单线性回归与推断 | ★★★★★ 约 63–70 分，决胜区 |
推断部分（Week 6–12）占了全卷约 2/3 的分。把 28 小时平均分给 11 周 = 严重低效；按分值分配时间才是正解。基础差也不用怕：先花 1 天补基础（见 基础补强），再全力压推断。
三、12 周课程地图
下面这张表是"目录级"的全局感。每一周的点开对应页面，里面有逐考点、公式、图形、例题与自测。
| 周次 | 主题 | 教材章节 | 预测分值 |
|---|---|---|---|
| W1 | 导论：术语、数据类型、抽样与伦理；数据可视化（频数分布、直方图、偏态） | Ch 1 & 2 / Ch 3 | 4–6 |
| W2 | 图表选择 + 集中趋势；变异性、z 分数、分位数、协方差与相关系数 | Ch 3 & 4 / Ch 4 | 8–12 |
| W3 | 概率基础：样本空间、事件、加法法则；条件概率、乘法法则、列联表 | Ch 5 | 7–10 |
| W4 | 离散分布：期望、方差、均匀、Bernoulli、二项；随机变量变换与求和 | Ch 6 | 8–11 |
| W5 | 连续分布：PDF/CDF、均匀连续、正态分布；正态概率计算与反求分位数 | Ch 7 | 9–12 |
| W6 | 抽样分布、无偏/有效/一致、标准误、CLT；均值置信区间（z 与 t）、比例 CI | Ch 8 | 10–13 |
| W7 | 单样本假设检验：临界值法五步；两类错误、α 与 β、检验功效 | Ch 9 | 14–18 |
| W8 | p 值法、单/双尾、比例检验；双样本检验（一）：独立样本均值比较与 Welch 自由度 | Ch 9 / Ch 10 | 12–16 |
| W9 | 均值差置信区间、配对 t 检验；双样本检验（三）：两比例比较与比例差 CI | Ch 10 | 14–18 |
| W10 | 简单回归（一）（二）：散点图、相关系数、回归模型与假设、OLS、残差、SST=SSR+SSE、R² | Ch 12 | 18–22 |
| W11 | 简单回归（三）（四）：se、斜率与截距标准误、置信区间与检验、条件均值 CI vs 预测区间 | Ch 12 | 8–11 |
| W12 | 课件缺失（据 W11 Learning Objectives 推断）：回归 Part III —— 完整 worked example + 回归假设再审视（残差诊断） | Ch 12 | 3–5 |
Week 11 课件的 Learning Objectives 明确写着 "Part III (week 12): 7. A fully worked example; 8. Regression assumptions revisited." 所以 Week 12 是第 12 章回归的收尾。本站在 Week 12 页按此预判给出了实质内容（完整回归大题 + 残差诊断），并全程标注"课件待补"。
通读 22 讲课件后确认：Week 1–11 课件完全没有出现 χ² 检验与方差分析（ANOVA，课本 Ch 11）。所以不要花时间学 F 分布、方差分析表、卡方拟合优度。唯一例外：早期练习题曾考"总体方差的置信区间"（需要 χ²），本站已在 速查表 附上这一行公式作为 10 分钟的保险。
四、考试情报摘要
先给结论，细节全在 考试情报 页。
形式与规则
- 时长：2 小时（线上版本曾给 3 小时以容纳公式排版上传）
- 权重：50%，且 是 HURDLE——期末必须及格，否则整门课不及格
- 题型：以结构化大题为主，每题下设 (a)(b)(c)…；近年首题常为选择题
- 允许材料：Casio FX82 计算器、外文纸质词典、公式表 + Excel 数值表随卷提供
由此推出的三条复习铁律
- 背公式价值低，"秒判题型"价值高。考试给公式表，所以练习时强迫自己"看到题干立刻说出这是哪种检验"。
- 过程分很值钱。假设陈述、符号定义、决策规则、结论解释各有独立分值；只写一个数字会丢一半分。
- 回归 + 假设检验是大分值区。做题顺序上先把这两块做完，再回头抠小分值难题。
五、你的学习路线
Step 1 · 补齐前置概念（基础薄弱者必做，约 1 天）
读 基础补强：抽样分布、中心极限定理、t 分布、p 值、自由度。这些"是什么"比"怎么算"更重要。
Step 2 · 明确目标分值（约 40 分钟）
读 考试情报，把预测分值蓝图记住，之后按分值而非按周次分配时间。
Step 3 · 按 14 天计划推进（每天 2 小时）
打开 14 天计划：读要点 40′ → 做例题 60′ → 写总结卡 20′。逐日打勾，进度条会自动记录。
Step 4 · 逐周专题精修
Step 5 · 自测与真题演练
六、进入各页
考试情报
题型结构、官方评估权重、HURDLE 规则、判分点拆解、真题结构演变对比。
14 天计划
14 天 × 2 小时逐日任务清单，可勾选、带进度条，附每周目标与 7 天压缩版。
基础补强
从零讲透描述统计、概率、抽样分布、CLT、t 分布、p 值、自由度。
公式速查表
全课程公式全表 + df 对照 + z 值秒查 + 六类题型秒判 + 高频陷阱。
自测与真题
18+ 道交互选择题 + 6 道大题，含完整解题过程与评分点标注。
逐周复习
Week 1–12 每周一页：考点清单、公式图形、例题精讲、易错点、3 分钟自测。
本站内容基于 ECON10005 Week 1–11 全部 22 讲课件 + Tutorial 题型整理；考试结构信息来自 The University of Melbourne Handbook（官方课程说明）、历年公开真题样卷（公开真题）与学生论坛讨论（学生论坛），三者在 考试情报 页逐条标注来源类型。所有例题数字均取自课件原文。