[371] 专为程序员设计的统计课 – 网盘下载 - 丰富的统计学知识点 为你多方位提升统计分析能力

网盘链接：

1. 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！】

• 1-1 课程导学
• 1-2 课程学习的注意事项
• 1-3 课程编程环境搭建

2. 认识数据【必备基础知识，不能跳过】

• 2-1 数据和变量
• 2-2 测量尺度

3. 描述统计【核心内容，重点学习】

• 3-1 什么是描述统计
• 3-2 一个分类变量的特征和可视化
• 3-3 一个数值变量的特征和可视化(上)
• 3-4 一个数值变量的特征和可视化(下)
• 3-5 分布的形状
• 3-6 变量间的关系
• 3-7 极端值与缺失值
• 3-8 本章小结
• 3-9 【讨论题】均值和方差的实际应用场景和含义
• 3-10 【讨论题】如何处理缺失值

4. 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】

• 4-1 频数
• 4-2 频率
• 4-3 集中趋势
• 4-4 离散趋势
• 4-5 散点图和折线图
• 4-6 条形图和直方图
• 4-7 箱线图

5. 概率和概率分布【重点章节，必须掌握的概率论知识】

• 5-1 什么是概率论
• 5-2 概率
• 5-3 编程理解小数和大数定律
• 5-4 再谈变量
• 5-5 离散型随机变量及其分布
• 5-6 连续型随机变量及其分布
• 5-7 本章小结

6. 样本和抽样分布【重点章节，样本均值的分布】

• 6-1 总体与样本
• 6-2 抽样分布
• 6-3 常用统计量的分布
• 6-4 正态总体的样本均值和样本方差的分布
• 6-5 编程理解中心极限定理
• 6-6 随机抽样, 误差源, 随机分配
• 6-7 本章小结

7. 参数估计【点和区间估计】

• 7-1 点估计
• 7-2 编程理解无偏性
• 7-3 编程理解相合性
• 7-4 区间估计
• 7-5 置信区间：一个正态总体的情况(上)
• 7-6 置信区间：一个正态总体的情况(下)
• 7-7 编程求置信区间：一个正态总体的情况(上)
• 7-8 编程求置信区间：一个正态总体的情况(下)
• 7-9 置信区间：两个正态总体的情况(上)
• 7-10 置信区间：两个正态总体的情况(下)
• 7-11 编程求置信区间：两个正态总体的情况(上)
• 7-12 编程求置信区间：两个正态总体的情况(下)
• 7-13 单侧置信区间
• 7-14 本章小结
• 7-15 【学习任务】换一种方式梳理总结第六和第七章

8. 假设检验【频率论方法】

• 8-1 什么是假设检验
• 8-2 正态总体均值的假设检验(上)
• 8-3 正态总体均值的假设检验(下)
• 8-4 置信区间与假设检验的关系
• 8-5 编程实现正态总体均值的假设检验(上)
• 8-6 编程实现正态总体均值的假设检验(下)
• 8-7 正态总体方差的假设检验
• 8-8 编程实现正态总体方差的假设检验
• 8-9 决策错误与统计功效
• 8-10 统计显著性与实际显著性
• 8-11 z检验, t检验, 卡方检验, F检验的前提条件
• 8-12 本章小结

9. 方差分析【多于两个总体均值的比较方法】

• 9-1 什么是方差分析
• 9-2 单因素方差分析(上)
• 9-3 单因素方差分析(下)
• 9-4 多重比较
• 9-5 编程实现单因素方差分析
• 9-6 双因素方差分析(上)
• 9-7 双因素方差分析(下)
• 9-8 本章小结

10. 线性回归【重难点，建议多看视频】

• 10-1 协方差
• 10-2 相关
• 10-3 编程理解协方差和相关
• 10-4 一元线性回归(上)
• 10-5 一元线性回归(下)
• 10-6 一元线性回归的前提条件
• 10-7 回归模型的评价指标
• 10-8 一元线性回归的假设检验
• 10-9 编程实现一元线性回归
• 10-10 多元线性回归(上)
• 10-11 多元线性回归(下)
• 10-12 常用的检验都是回归的一种特殊形式
• 10-13 统计中的回归与机器学习中的回归
• 10-14 本章小结
• 10-15 【学习任务】统计学与机器学习的关系

11. 非参数检验【重难点，请认真学习】

• 11-1 什么是非参数方法
• 11-2 非参数方法举例
• 11-3 Bootstrap
• 11-4 Permutation
• 11-5 本章小结

12. 贝叶斯统计【重在掌握方法，请好好学习】

• 12-1 什么是贝叶斯统计
• 12-2 概率知识
• 12-3 概率树
• 12-4 贝叶斯推断(上)
• 12-5 贝叶斯推断(下)
• 12-6 置信区间
• 12-7 本章小结
• 12-8 【讨论题】频率论方法vs贝叶斯方法

13. 更广阔的的统计学世界【祝大家学以致用】

• 13-1 课程结语