样本、假设检验、模型与可靠性
区分观察胜率与真实概率，用统计误差解释小样本波动，识别筛选“最佳区间”造成的偏差。
用规则边界测试、随机种子、理论胜率和样本隔离检查模拟器，避免把程序错误误认为预测能力。
从 20 次统计检验的算例理解假阳性、事后挑选和样本污染，给历史形态检索提供正确的验证边界。
用假设数据建立三状态转移矩阵，检查每行分母、和局处理与验证集，并说明状态相关不等于可获利。
分清概率预测与方向标签，介绍校准、基准模型和多类别 Brier 得分，避免把“命中率”包装成可信概率。
用公平硬币的可计算例子解释固定窗口与整段序列至少出现一次长连的差异，再说明不能照搬到百家乐牌靴。