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样本量越大，统计结果越接近真实概率——抛 10 次硬币可能 8 次正面，但抛 10000 次会接近 50%。

无论原始分布是什么形状，大量独立随机变量的和/均值会趋近于正态分布——这是统计推断的基石。

用新证据更新信念：先有初始判断，看到新证据后，按贝叶斯公式更新概率。

既有局部聚集又有短路径：大多数连接是局部的，少数长连接大幅缩短任意两点的距离。

从数据中推断因果关系：用随机实验、自然实验、匹配等方法，区分相关和因果。

用变量预测另一个变量：建立自变量和因变量之间的数学关系，用于预测和解释。