专为程序员设计的统计课 掌握统计分析

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  • 第1章课程介绍【欢迎学习,学习中有任何疑问请在问答区进行问答,祝愉快学习!】 【3 节 | 32分钟】
    • 视频:1-2 课程学习的注意事项 (03:26)
    • 视频:1-3 课程编程环境搭建 (05:56)
  • 第2章认识数据【必备基础知识,不能跳过】 【2 节 | 33分钟】
    • 视频:2-2 测量尺度 (19:18)
  • 第3章描述统计【核心内容,重点学习】 【10 节 | 105分钟】
    • 视频:3-1 什么是描述统计 (11:32)
    • 视频:3-2 一个分类变量的特征和可视化 (16:00)
    • 视频:3-3 一个数值变量的特征和可视化(上) (19:22)
    • 视频:3-4 一个数值变量的特征和可视化(下) (14:12)
    • 视频:3-5 分布的形状 (08:34)
    • 视频:3-6 变量间的关系 (17:57)
    • 视频:3-7 极端值与缺失值 (13:48)
    • 视频:3-8 本章小结 (03:00)
    • 作业:3-9 【讨论题】均值和方差的实际应用场景和含义
    • 作业:3-10 【讨论题】如何处理缺失值
  • 第4章描述统计的编程实现【重点实战章节,建议跟着老师一起敲代码实现】 【7 节 | 68分钟】
    • 视频:4-1 频数 (05:24)
    • 视频:4-2 频率 (05:21)
    • 视频:4-3 集中趋势 (16:00)
    • 视频:4-4 离散趋势 (17:11)
    • 视频:4-6 条形图和直方图 (09:38)
    • 视频:4-7 箱线图 (06:40)
  • 第5章概率和概率分布【重点章节,必须掌握的概率论知识】 【7 节 | 93分钟】
    • 视频:5-1 什么是概率论 (14:43)
    • 视频:5-2 概率 (13:21)
    • 视频:5-3 编程理解小数和大数定律 (08:03)
    • 视频:5-4 再谈变量 (09:31)
    • 视频:5-5 离散型随机变量及其分布 (22:38)
    • 视频:5-6 连续型随机变量及其分布 (22:38)
    • 视频:5-7 本章小结 (02:05)
  • 第6章样本和抽样分布【重点章节,样本均值的分布】 【7 节 | 81分钟】
    • 视频:6-1 总体与样本 (10:48)
    • 视频:6-2 抽样分布 (07:53)
    • 视频:6-3 常用统计量的分布 (17:40)
    • 视频:6-4 正态总体的样本均值和样本方差的分布 (23:42)
    • 视频:6-5 编程理解中心极限定理 (07:16)
    • 视频:6-6 随机抽样, 误差源, 随机分配 (09:59)
    • 视频:6-7 本章小结 (03:26)
  • 第7章参数估计【点和区间估计】 【15 节 | 173分钟】
    • 视频:7-1 点估计 (18:41)
    • 视频:7-2 编程理解无偏性 (09:09)
    • 视频:7-3 编程理解相合性 (06:16)
    • 视频:7-4 区间估计 (22:31)
    • 视频:7-5 置信区间:一个正态总体的情况(上) (14:01)
    • 视频:7-6 置信区间:一个正态总体的情况(下) (12:58)
    • 视频:7-7 编程求置信区间:一个正态总体的情况(上) (10:09)
    • 视频:7-8 编程求置信区间:一个正态总体的情况(下) (11:51)
    • 视频:7-9 置信区间:两个正态总体的情况(上) (16:38)
    • 视频:7-10 置信区间:两个正态总体的情况(下) (14:24)
    • 视频:7-11 编程求置信区间:两个正态总体的情况(上) (14:45)
    • 视频:7-12 编程求置信区间:两个正态总体的情况(下) (11:04)
    • 视频:7-13 单侧置信区间 (06:43)
    • 视频:7-14 本章小结 (03:35)
    • 作业:7-15 【学习任务】换一种方式梳理总结第六和第七章
  • 第8章假设检验【频率论方法】 【12 节 | 155分钟】
    • 视频:8-1 什么是假设检验 (16:45)
    • 视频:8-2 正态总体均值的假设检验(上) (15:28)
    • 视频:8-3 正态总体均值的假设检验(下) (23:16)
    • 视频:8-4 置信区间与假设检验的关系 (10:05)
    • 视频:8-5 编程实现正态总体均值的假设检验(上) (16:19)
    • 视频:8-6 编程实现正态总体均值的假设检验(下) (12:30)
    • 视频:8-7 正态总体方差的假设检验 (09:57)
    • 视频:8-8 编程实现正态总体方差的假设检验 (12:03)
    • 视频:8-9 决策错误与统计功效 (23:01)
    • 视频:8-10 统计显著性与实际显著性 (05:50)
    • 视频:8-11 z检验, t检验, 卡方检验, F检验的前提条件 (06:24)
    • 视频:8-12 本章小结 (02:39)
  • 第9章方差分析【多于两个总体均值的比较方法】 【8 节 | 117分钟】
    • 视频:9-1 什么是方差分析 (18:23)
    • 视频:9-2 单因素方差分析(上) (11:07)
    • 视频:9-3 单因素方差分析(下) (17:39)
    • 视频:9-4 多重比较 (12:30)
    • 视频:9-5 编程实现单因素方差分析 (14:24)
    • 视频:9-6 双因素方差分析(上) (20:38)
    • 视频:9-7 双因素方差分析(下) (19:26)
    • 视频:9-8 本章小结 (02:34)
  • 第10章线性回归【重难点,建议多看视频】 【15 节 | 181分钟】
    • 视频:10-1 协方差 (14:33)
    • 视频:10-2 相关 (21:13)
    • 视频:10-3 编程理解协方差和相关 (10:57)
    • 视频:10-4 一元线性回归(上) (18:26)
    • 视频:10-5 一元线性回归(下) (09:11)
    • 视频:10-6 一元线性回归的前提条件 (07:55)
    • 视频:10-7 回归模型的评价指标 (07:08)
    • 视频:10-8 一元线性回归的假设检验 (17:51)
    • 视频:10-9 编程实现一元线性回归 (08:55)
    • 视频:10-10 多元线性回归(上) (19:44)
    • 视频:10-11 多元线性回归(下) (13:42)
    • 视频:10-12 常用的检验都是回归的一种特殊形式 (15:38)
    • 视频:10-13 统计中的回归与机器学习中的回归 (08:50)
    • 视频:10-14 本章小结 (06:42)
    • 作业:10-15 【学习任务】统计学与机器学习的关系
  • 第11章非参数检验【重难点,请认真学习】 【5 节 | 55分钟】
    • 视频:11-1 什么是非参数方法 (07:29)
    • 视频:11-2 非参数方法举例 (23:07)
    • 视频:11-3 Bootstrap (14:34)
    • 视频:11-4 Permutation (07:44)
    • 视频:11-5 本章小结 (02:01)
  • 第12章贝叶斯统计【重在掌握方法,请好好学习】 【8 节 | 70分钟】
    • 视频:12-1 什么是贝叶斯统计 (04:06)
    • 视频:12-2 概率知识 (12:10)
    • 视频:12-3 概率树 (14:36)
    • 视频:12-4 贝叶斯推断(上) (16:03)
    • 视频:12-5 贝叶斯推断(下) (11:03)
    • 视频:12-6 置信区间 (10:00)
    • 视频:12-7 本章小结 (01:58)
    • 作业:12-8 【讨论题】频率论方法vs贝叶斯方法
  • 第13章更广阔的的统计学世界【祝大家学以致用】 【1 节 | 24分钟】
    • 视频:13-1 课程结语 (23:08)
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