1. 面试官：请解释什么是贝叶斯定理，并说明其在实际数据分析中的应用。

2. 面试官：介绍一种基于统计学的非参数方法，用于处理分类问题或回归分析。

3. 面试官：为什么中心极限定理在统计学中如此重要？请进行简要解释。

4. 面试官：说明在数据分析中如何使用卡方检验进行假设检验和统计推断。

5. 面试官：给定一个概率密度函数，解释如何计算其期望值和方差，并说明它们在数据分析中的作用。

6. 面试官：描述一种统计图形或可视化方法，用于展示多维数据的关联性和分布情况，以及其优势和局限性。

7. 面试官：解释马尔可夫链和隐马尔可夫模型在数据分析中的应用，并说明它们的主要特点和区别。

8. 面试官：说明数据集的偏度和峰度是如何定义的，并解释它们在数据分布分析中的意义。

9. 面试官：介绍蒙特卡洛方法及其在统计模拟和随机过程中的应用，以及其优势和限制。

10. 面试官：描述一种数据可视化技术，如主成分分析（PCA）或多维缩放（MDS），并解释其在数据分析中的作用和适用场景。