因果推論入門：為什麼預測準不代表真的有效？
因果推論入門：為什麼預測準不代表真的有效？ 這篇會從考試題型、核心直覺、手算例子一路接到 ML/AI 的實際工作流。
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卡方題怎麼判斷是在考適合度還是獨立性？
卡方檢定處理類別資料的次數差異；先分清楚一個變數對理論比例的適合度，還是兩個類別變數之間的獨立性。
Bernoulli、Binomial、Normal、Poisson 什麼時候該出場？
分布不是公式清單，而是資料生成情境的名字。這篇用 Bernoulli、Binomial、Normal、Poisson 說明如何從題目敘述選分布。
信賴區間怎麼寫，才不是只背上下界公式？
信賴區間把點估計放回抽樣波動裡看；會寫上下界只是第一步，真正要會的是解釋標準誤、臨界值與 coverage。
看到一份資料，第一眼要先看哪些統計量？
資料型態決定你能用什麼統計工具。這篇從類別、數值、計數與時間資料開始，說明平均數、比例、變異數、列聯表在考題和 ML 資料檢查中的用途。
Delta method 怎麼估 F1、ratio 這類非線性指標的不確定性？
Delta method 怎麼估 F1、ratio 這類非線性指標的不確定性？ 這篇會從考試題型、核心直覺、手算例子一路接到 ML/AI 的實際工作流。
好估計量怎麼判斷：不偏、變異、MSE 要看哪個？
估計量是用樣本推母體的計算規則；判斷它好不好，要一起看 bias、variance 與 MSE。
混合題來了，要怎麼在 30 秒內判斷工具？
考前最後階段要練的是題型辨識：先判斷資料型態、未知量與決策目標，再選公式，最後用語境結論收束。
期望值和變異數在考題與模型評估中各代表什麼？
期望值描述長期平均，變異數描述波動大小。這篇用離散分布算例說明 E[X]、E[X^2]、Var(X)，並接到平均 loss 和模型穩定度。
實驗設計怎麼讓結果可以被解讀，而不是只像相關？
實驗設計怎麼讓結果可以被解讀，而不是只像相關？ 這篇會從考試題型、核心直覺、手算例子一路接到 ML/AI 的實際工作流。
Fisher information 怎麼告訴你參數估得穩不穩？
Fisher information 用 likelihood 的曲率衡量資料對參數的定位能力；資訊越大，MLE 的標準誤通常越小。
信賴區間不只 t 表：一般建構到底怎麼想？
信賴區間不只 t 表：一般建構到底怎麼想？ 這篇會從考試題型、核心直覺、手算例子一路接到 ML/AI 的實際工作流。
GLM 怎麼依資料型態選分布和 link function？
GLM 怎麼依資料型態選分布和 link function？ 這篇會從考試題型、核心直覺、手算例子一路接到 ML/AI 的實際工作流。
假設檢定從 H0 到 p 值，到底要做哪個決策？
假設檢定是一套在不確定資料中做決策的流程：先寫 H0/H1，再用檢定統計量與 p 值判斷資料是否足夠反駁原假設。
估計、檢定、likelihood、Bayes 要怎麼放在同一張推論地圖？
估計、檢定、likelihood、Bayes 要怎麼放在同一張推論地圖？ 這篇會從考試題型、核心直覺、手算例子一路接到 ML/AI 的實際工作流。
Likelihood ratio test 怎麼比較兩個巢狀模型？
LRT 比較受限模型和完整模型的 log likelihood 差；只有在 nested model 與近似條件成立時，常見卡方參考分布才有意義。
OLS 的假設壞掉時，迴歸線還能怎麼用？
OLS 的假設壞掉時，迴歸線還能怎麼用？ 這篇會從考試題型、核心直覺、手算例子一路接到 ML/AI 的實際工作流。
分類模型為什麼要先學 log odds？
logistic regression 把線性分數接到 0 到 1 的機率；讀懂 odds、log odds、odds ratio，才不會把分類模型係數解釋錯。
Logistic regression 怎麼從機率走到 threshold 和錯誤成本？
Logistic regression 怎麼從機率走到 threshold 和錯誤成本？ 這篇會從考試題型、核心直覺、手算例子一路接到 ML/AI 的實際工作流。
MAP 為什麼會把先驗變成 regularization？
MAP 為什麼會把先驗變成 regularization？ 這篇會從考試題型、核心直覺、手算例子一路接到 ML/AI 的實際工作流。