在Pandas中，（）可以统计Series每个唯一值出现的次数。

（）和假设检验又可归结为统计推断的范畴，即对总体的数量特征做出具有一定可靠程度的估计和判断。

在抽样估计中，随着样本容量的增大，样本统计量接近总体参数的概率就越大，这一性质称为（）。

（）是二维随机变量的分布。

参数估计可分为（）和区间估计。

某篮运动员在三分线投球的命中率是1/2，他投球10次，恰好投进3个球的概率为（）。

二项分布的数学期望为（）。

若A与B是任意的两个事件，且P（AB）=P（A）·P（B），则可称事件A与B（）。

在方差分析中，（）反映的是样本数据与其组平均值的差异。

（）是表现数据分布对称性的指标。

（）是指数据减去一个总括统计量或模型拟合值时的残余部分。