用途：该技能围绕统计分析与实验设计，提供从描述统计到推断统计、A/B 测试与时间序列分析的知识框架，适用于需要做数据检验、实验评估和预测建模的场景。
主要能力：
- 描述统计与概率分布：集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、极差、四分位距）、分布形状（偏度、峰度）、相关（Pearson、Spearman、Kendall）与协方差；涵盖正态、二项、泊松、指数、卡方分布。
- 推断统计与假设检验：置信区间、p 值、统计功效、效应量；原假设与备择假设、第一类/第二类错误、显著性水平；t 检验（单样本、独立、配对）、方差分析（单因素、双因素）、卡方检验、Mann-Whitney U 检验、Kruskal-Wallis 检验；多重检验校正（Bonferroni、FDR、Benjamini-Hochberg）。
- A/B 测试框架：实验设计中的对照组、处理组、随机分配、样本量计算、分层；指标选择（主指标、次要指标、护栏指标、二值指标、连续指标）；统计显著性（双尾/单尾检验、置信区间、最小可检测效应）；常见陷阱（提前窥视、辛普森悖论、新奇效应、选择偏差）。
- 时间序列分析：趋势、季节性、周期性、噪声；平稳性定义与检验（ADF、KPSS）、差分与对数变换；预测方法（朴素预测、移动平均、指数平滑、ARIMA、Prophet、LSTM/GRU）；季节性分解（加法、乘法、STL）。
- 实验设计：随机化、重复、区组、因子设计、对照组；样本量确定（功效分析、效应量、显著性水平、功效）；实验效度（内部、外部、构念、统计结论效度）；常见设计（完全随机、随机区组、因子、交叉、裂区设计）。
使用方式：资料未提供具体安装命令或调用示例，暂未提供。
限制：资料未说明收费、价格、依赖平台或运行环境，暂未提供。