2) 一元线性相关性。计算和解释相关系数和它的置信区间；应用并解释相关系数的假设检验；理解相关性和因果关系之间的区别（连环相关性不包括在考试范围内）。（评估）
3) 诊断。分析变量间的关系模型的残差。（分析）
B． 假设检验
1. 假设检验的基本概念
1) 统计显著性与实际显著性。定义，比较并对比统计显著性与实际显著性（评估）
2) 显著性水平、检出力、第Ⅰ类错误和第Ⅱ类错误
应用和解释统计检验显著性水平，检出力，第Ⅰ类错误和第Ⅱ类错误。（评估）
3) 样本量
理解怎样计算一个给定的假设检验的样本量。（分析）
2. 点估计和区间估计
定义和解释估计量的系数和偏移；根据统计数据中计算、解释并得出结论，如标准误差、容差区间、置信区间；理解置信区间和预测区间之间的区别。（分析）
3. 均值、方差和比例检验
利用均值、方差和比例的假设检验，并解释其结果。（评估）
4. 成对检验
定义、确定可用性，应用成对参数假设检验并解释其结果。（评估）
5. 符合性检验
定义、确定可用性，应用卡方检验并解释其结果。（评估）
6. 方差分析
定义、确定可用性，应用方差分析并解释其结果。（评估）
7. 可能因素表
定义、确定可用性，构建可能因素表，并用于确定统计显著性。（评估）
8. 非参数检验
定义、确定可用性，构建各种非参数检验，包括Mood’s Median、Levene’s检验、Kruskal-wallis、Menn-Whitneg等。（分析）
VII. 六西格玛改进方法和工具——改进（22个问题）
A．实验设计（DOE）
1. 术语
定义独立的和非独立的变量、因素和水平、响应、处置、误差和重复。（理解）
2. 策划和安排实验
描述和应用实验策划和安排的基本要素，包括确定实验目标；选择实验因素，响应和测量方法；选择合适的设计方案等。（评估）
3. 设计原则
定义和应用检出力和样本量、平衡、重复、顺序、有效性、随机化和分块、交互作用。（应用）
4. 单因素实验的设计和分析