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隨機分派、對照組與盲法——好的資料始於好的設計。
在蒐集資料之前，先學會讓資料值得信任
用 Neyman–Rubin 框架推導隨機化為何能消滅選擇偏誤，並理解準實驗設計放鬆假設的統計代價
差異估計量的變異數推導、樣本量規劃、序貫檢定陷阱，以及通往 CUPED、貝氏與因果機器學習的進階視角
