🎬 Week 7 是分水岭

In-semester Test 安排在 Week 7，考的是 Week 1 到 Week 7 的全部内容。表面上看7周的内容量不算大，但仔细看课程节奏：

• Week 1-2：数据描述和数值指标——均值、中位数、标准差，入门级
• Week 3-4：概率论——条件概率 (Conditional Probability)、离散分布 (Discrete Distribution)，开始抽象
• Week 5-6：连续分布 (Continuous Distribution) + 抽样分布 (Sampling Distribution)——概念跳跃
• Week 7：置信区间 (Confidence Interval)——刚教完就考

Week 1-2 让你产生"这门课不难"的错觉。Week 3 开始，概率论把很多没有数学基础的商科学生直接卡住。等到 Week 5-6 的抽样分布，你需要理解"样本统计量本身也是随机变量"这个反直觉的概念。Week 7 讲置信区间，当周就考。

**前6周的欠账，会在 Week 7 的 Test 里一次性结算。**这20%的考试，考的不是 Week 7 的内容，考的是你前6周有没有真正理解每一步的推理链条。

💰 Assignment 不是最后才开始做的

Week 13 交的 Assignment 占25%，是小组作业，要求"对数据进行统计分析并专业地呈现结果"。很多人会想"反正 Week 13 才交，学期末再搞"。

但 Assignment 考的是回归分析 (Regression Analysis)——这个内容 Week 10 才开始教。Week 10 简单线性回归 (Simple Linear Regression)，Week 11 深入，Week 12 多元回归 (Multiple Regression)。从学完到截止只有不到两周，还要跟组员协调分工、做数据分析、写报告。

更关键的是，回归分析建立在前面所有概率论和假设检验 (Hypothesis Testing) 的基础上。如果你 Week 8-9 的假设检验没搞懂，Week 10-12 的回归分析你连 p-value 的含义都解释不清楚，Assignment 里的分析就是在编故事。

⚠️ 没有 Lecture 这件事

BUSS1020 的教学模式跟很多商科课不一样：没有传统的2小时大课 Lecture。Canvas 上放的是 self-paced study modules，你自己看；每周到教室只有一个2小时的 Workshop。

这意味着如果你不主动在 Workshop 之前把 Canvas 上的模块看完，到了 Workshop 你就是来听天书的。Workshop 是用来练的，不是用来教新内容的。很多学生 Week 1-3 没感觉到问题——因为内容简单，Workshop 跟着做就行。等到 Week 4-5 概率分布变复杂了，才发现自己其实一直没看过 Canvas 模块，Workshop 里做的练习根本不知道为什么要那样算。

这门课的节奏很明确：**自学在前，练习在后。**颠倒了就等于两头都没抓住。