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专为程序员设计的统计课

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发表于 2021-7-9 14:51:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
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课程目录:

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!】
1-1 课程导学  (22:26)
1-2 课程学习的注意事项  (03:26)
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】
2-1 数据和变量  (13:24)
2-2 测量尺度  (19:18)
第3章 描述统计【核心内容,重点学习】
3-1 什么是描述统计  (11:32)
3-2 一个分类变量的特征和可视化  (16:00)
3-3 一个数值变量的特征和可视化(上)  (19:22)
3-4 一个数值变量的特征和可视化(下)  (14:12)
3-5 分布的形状  (08:34)
3-6 变量间的关系  (17:57)
3-7 极端值与缺失值  (13:48)
3-8 本章小结  (03:00)
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
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】
4-1 频数  (05:24)
4-2 频率  (05:21)
4-3 集中趋势  (16:00)
4-4 离散趋势  (17:11)
4-5 散点图和折线图  (07:44)
4-6 条形图和直方图  (09:38)
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】
5-1 什么是概率论  (14:43)
5-2 概率  (13:21)
5-3 编程理解小数和大数定律  (08:03)
5-4 再谈变量  (09:31)
5-5 离散型随机变量及其分布  (22:38)
5-6 连续型随机变量及其分布  (22:38)
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】
6-1 总体与样本  (10:48)
6-2 抽样分布  (07:53)
6-3 常用统计量的分布  (17:40)
6-4 正态总体的样本均值和样本方差的分布  (23:42)
6-5 编程理解中心极限定理  (07:16)
6-6 随机抽样, 误差源, 随机分配  (09:59)
6-7 本章小结  (03:26)
第7章 参数估计【点和区间估计】
7-1 点估计  (18:41)
7-2 编程理解无偏性  (09:09)
7-3 编程理解相合性  (06:16)
7-4 区间估计  (22:31)
7-5 置信区间:一个正态总体的情况(上)  (14:01)
7-6 置信区间:一个正态总体的情况(下)  (12:58)
7-7 编程求置信区间:一个正态总体的情况(上)  (10:09)
7-8 编程求置信区间:一个正态总体的情况(下)  (11:51)
7-9 置信区间:两个正态总体的情况(上)  (16:38)
7-10 置信区间:两个正态总体的情况(下)  (14:24)
7-11 编程求置信区间:两个正态总体的情况(上)  (14:45)
7-12 编程求置信区间:两个正态总体的情况(下)  (11:04)
7-13 单侧置信区间  (06:43)
7-14 本章小结  (03:35)
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】
8-1 什么是假设检验  (16:45)
8-2 正态总体均值的假设检验(上)  (15:28)
8-3 正态总体均值的假设检验(下)  (23:16)
8-4 置信区间与假设检验的关系  (10:05)
8-5 编程实现正态总体均值的假设检验(上)  (16:19)
8-6 编程实现正态总体均值的假设检验(下)  (12:30)
8-7 正态总体方差的假设检验  (09:57)
8-8 编程实现正态总体方差的假设检验  (12:03)
8-9 决策错误与统计功效  (23:01)
8-10 统计显著性与实际显著性  (05:50)
8-11 z检验, t检验, 卡方检验, F检验的前提条件  (06:24)
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】
9-1 什么是方差分析  (18:23)
9-2 单因素方差分析(上)  (11:07)
9-3 单因素方差分析(下)  (17:39)
9-4 多重比较  (12:30)
9-5 编程实现单因素方差分析  (14:24)
9-6 双因素方差分析(上)  (20:38)
9-7 双因素方差分析(下)  (19:26)
9-8 本章小结  (02:34)
第10章 线性回归【重难点,建议多看视频】
10-1 协方差  (14:33)
10-2 相关  (21:13)
10-3 编程理解协方差和相关  (10:57)
10-4 一元线性回归(上)  (18:26)
10-5 一元线性回归(下)  (09:11)
10-6 一元线性回归的前提条件  (07:55)
10-7 回归模型的评价指标  (07:08)
10-8 一元线性回归的假设检验  (17:51)
10-9 编程实现一元线性回归  (08:55)
10-10 多元线性回归(上)  (19:44)
10-11 多元线性回归(下)  (13:42)
10-12 常用的检验都是回归的一种特殊形式  (15:38)
10-13 统计中的回归与机器学习中的回归  (08:50)
10-14 本章小结  (06:42)
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】
11-1 什么是非参数方法  (07:29)
11-2 非参数方法举例  (23:07)
11-3 Bootstrap  (14:34)
11-4 Permutation  (07:44)
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】
12-1 什么是贝叶斯统计  (04:06)
12-2 概率知识  (12:10)
12-3 概率树  (14:36)
12-4 贝叶斯推断(上)  (16:03)
12-5 贝叶斯推断(下)  (11:03)
12-6 置信区间  (10:00)
12-7 本章小结  (01:58)
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】
13-1 课程结语  (23:08)


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很给力超值,6666
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发表于 2021-9-6 15:46:32 | 显示全部楼层
不错,希望后边越做越好,更多好东西给我们分享
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发表于 2021-9-12 03:14:48 | 显示全部楼层
【默认回复】很有用,就是我想要的!
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【默认回复2】大哥请吃茶,感谢
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