# 课程导览

本案例库依据 k3.1 教学包的融合版组织：概率基础、概率分布、抽样推断、向量与矩阵、矩阵分解和综合应用。新版包含 42 个案例；基础版案例库2-1保留在收件箱原始压缩包中。

## 建议顺序

先学随机数、期望与分布，再进入抽样推断；随后学习向量、方程组、特征值和 SVD；最后用综合应用练习数据来源判断与模型解释。

## 数据与图件说明

除 e42 明确引用的 NIST Norris 标定数据外，案例数据主要为教学模拟或假设模型。配套 PNG 是按材料包规定参数生成的静态教学图；网页不会执行 Python。