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课程介绍(A000502)：
课程将统计学的内容讲的清晰完整I 5 _ Z – L b u }，而且在各个章节中，加入了编程部分，更有助于程序员理解统计学。课程将深入浅出地讲解统计学的重要概念和知识点，让同学们彻底学会统计分析。是一门机器学习、数据分析师等前沿职位必须掌握的统计学课程。
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！】试看3 节 | 32分钟
- 本章将介绍统计学的思考方式，统计学的整体框架，学习统计学有什么用，以及统计学与机器学习的密切联系；并对学习此门课程讲解的形^ ) v式（编程E 0 T { J z % d c+可视化）和O – 7 M #需要具备的知识和技能进行说明，让大家从$ ] p h V ] G这个课程开始，真正学懂统计学！…
- 收起列Y W ? m A表
- 视频：1-1 课程导学 (22:26)试看
- 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】试看2 节E X L [ | 33分钟
- 数据是统计学处理的对象，而数据是由变量组成的。本章将讲解什么数据和变量，以及变量的类型和测量尺度。这些基本概念是统计分析的基石。
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- 视频：2-1 数据和变量 (13:24)试看
- 视频：2-2 测量尺度 (19:1m ` Q W {8)
- 第3章 描述统计【核心内容，重点学习】10 节 | 105分钟
- 本章讲G T @ v 2解描述统计的知识，针对不同类型的变量，讲解其主要的数字特征和常用的刻画数据特k % Y M R + : *征或两个变量之间的关系的可视化方法。
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- 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! Z * 9 U ] N L)
- 视频：3-8 本章小结 (03:00)
- 作业：3-9 【讨论题】m u i % ~ I }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Z Z / d ( u N实现【重点实战章节，建议跟着老0 $ c 1 O C H师一起敲代码实现】试看7 节 | 68分钟
- 本章对上一章所学知识进行代码的实现，让大家对所学知识进行巩固与应用。
- 收! u k起列表
- 视频：4-1 频数 (05:24)
- 视频：40 3 i o-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：4-5 散点图和折线图 (07:44)试看
- 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= @ r N a E节，必须掌握的概率论知识】7 节 |/ a X O F 0 c v \ 93分钟
- 本章将讲解概z + A 7率的基本概念和性质，这是进行统~ e F计推断的基石，学习离散型和连续型随机变量及其分布等。
- 收起列表
- 视频：5-1 什么是( Q m P P |概率论 (14:43)
- 视频：5-2 概率 (13:21)
- 视频：5z , O & w-3 编程理解小数和大数定律7 \ b 7 W 1 k (08:03)
- 视频：5-4 再谈变量 (09:31)
- 视频：5-5 离散型随机变6 ] z e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` . F ` R-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
- 假如我们想了解全中国程序员的工资水平，但是却无法拿到所有人的数据，该怎么办呢？统计学中，我们通C x \ C ^ % ;过随机采0 V Y e l ; n 3集一些人的数据(样本)，来构造样本函数(统计量)，并与统D # s O计量的分布(抽样分布)相联系，从而为估计总体的参数和进行不确定性的刻画提供基础。 …
- 收起列表
- 视频：6o e (-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：p ! ! F e6-4 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
- 通常我们无法准确获知总体参数(比如全中国程序员的平均工资{ & . w c ~ y N v)。在统计学中，我们通过} Y T o 5 F样本提供的信息来对总体的情况进行估计。我们既可以使用一个数字(点估计)作为总体估计，也可以使用一个区间(区间估计)代表总体参数可能的范围。…
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- 视频：7o : Q-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i C + w Y频：i S S x7J 2 J-8 编程求置信区间：一个正态总体的情况(下j i q 4 ? v) (11:51)
- 视频：7-9 置信区间：两个正态总体的情况(上) (16:38)
- 视频：7-1Z ; h ]0 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 (3 \ /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
- 顾名思义，假设检验是对假设进行验证的过程。比如我们有两个相互关联的假设：程序员; J & 2 +的平均工资等于A(零假设) v? 7 } /s 程序员的平均工资不等于(大于或小于)A。我们基于样本得到的对总体的估计，就可以和假设中的数字A去进行比较，从而接受或拒绝零假设。在这一过程中，我们还可以对犯错(比如错误地拒绝零假设)的概率进行控制。 …
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- 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n i a @ a \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W B X 6 3 y X – 4体方差的假设检验 (09:57)
- 视频：8-8 编8 I $ 8 m 4 i :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
- 上一章我们讲解了单个总体(比如程序员的平均工资是否等于某个数值)和两个总体的检验(比如全国男程序员的工资是否比全国女程序员的工资高)。本章我们将介绍如何拆解和分析结构更加复杂的数据(比如性别和学历这两个因素如何交互影响程序员的工资)。F r I …
- 收起列表
- 视频：9-1 什么是方差分析 (18:23)
- 视频P h p 8 K n x T q：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：9U e 1-4 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
- 很多时候，数据/变量之间是相互关联和影响的。比如，` W ` – 1 (我们不仅关心程序员的工资是多少，我们也关心工资是否以及如何随性别、学历等因素而U 3 R $ 7 \ U变化，这种变化是否受到其他因素(比如年龄)的调节等。这一章，我们不9 S ~ h Z Y S | d仅讲解如D k , – 1 ` = 1 z何使用回归分析刻画变量之间的关系，更会从6 D ; N z J回归分析的角度去重新审视假设检验的方法。此外，我们还会探讨统…
- 收起列表
- 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T M G S o g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o h D U p c t i T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
- 在前面几章中，我们做统计推断的一个基础是，我们知道总体来自于哪种分布(9 I ?比如总体服从正态分布)，但是我们不知道总体分布的某些参数(比如均值或方差)，于是我们使用基于样本获得的X 3 k Z信息对总体的参与进行估计与检验。然而，有些时候，我们并不清楚总体来自于哪种分布，怎么办呢？让我们一起来进行非参数检验。…
- 收起列表
- 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-D | a U * + * b K4 Permutation (07:44)
- 视频：1( [ n u q ) 5 m1-5 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
- 基于频率论的假设检验首先认为零假设(| 5 f ! D I模型)是正确的，然后通过从样本获取; { Y的信息来接受或拒绝零假设。那么，如果我们同时有多个模型，并且想知道基^ ) b z Y于现有数据，哪个模型最有可能是正确，要怎么办呢？贝叶斯统计不仅为我们解决这类问题提供了方法，而且允许我们随着数据的积累而对模型正确的可能L p l # l性进行更新。…
- 收起列表
- 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)q & Y z q T a o
- 视频：12-5 贝叶斯推断(下) (11:03)a / J f Y
- 视频：1* 4 i c & % *2-# ` c { { s y6 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
- 恭喜大家完成了这门课程的学习。本章将回顾和梳理同学们在这门课程中学习到的统计学知识，强化统计学的思维方式，并向大家介绍更p k G x广阔的统计0 4 ) F j x t Q O学世界。祝大家收获满满，学习愉快！
- 收起列表
- 视频：13-1 课程结语 (23:08)
文件目录：
| 专为程序员设计的统计课 彻底学会统计分析N y b b * y, |
| │ ├─第10章 线性回归【重难点，建议多看视频】, |
| │ │ 10-1 协方差,.mp4 |
| │ │ 10-10 多元线性回归(上),.mp4 |
| │ │ 10-11 多元线性回归(下),.mp4 |
| │ │ 10-12 常用的检验都是回归的一种特殊形式,.mp4 |
| │ │ 10-13 统计中的回归与机器学习中的回归,.mp4 |
| │ │ 10-14 本章小结,.mp4 |
| │ │ 10-2 相关,.mp4 |
| │ │ 10-3 编程理解协方差和相关,.mp4 |
| │ │ 10-4 一元线性回归(上),.mp4 |
| │ │ 10-5 一元线性回归(下),.mp4 |
| │ │ 10-6 一元线性回归m s b _ d ]的前提条件,.mp4 |
| │ │ 10-7 回归模型的评价指标,.mp4 |
| │ │ 10-8 一元线性回归的假设检验,.mp4 |
| │ │ 10-9 编程实现一元线性回归,.mp4 |
| │ │@ N Z Y 4 X . |
| │ ├─第11章 非参数检验【重难点，请e Z (认真学习】, |
| │ │ 11-1 什么是非参数方法,.mp4 |
| │ │ 11-2 非参数方法举例,.mp4 |
| │ │ 11-3 Bootstrap,.mp4 |
| │ │ 11-4 Perd x # 2 smutation,.mp4 |
| │ │ 11-5 本章小结,.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─d q f W * ?第12章 贝叶斯统计【重在掌握方2 k C C s法，请好好学习】, |
| │ │ 12-1M g F ( s 什么是4 5 j M E q v V贝叶斯统计,.mp4 |
| │ │ 12-2 概率知识,.mpm z Y m { H a 7 ~4 |
| │ │ 12-3w * 6 ; 概率树,.mp4 |
| │ │ 12-4 贝叶斯M A ?推断(上),.mp4 |
| │ │ 12-5 贝叶斯推断(下),.mp4 |
| │ │ 12-6 置信区间,.mp4 |
| │ │ 12-7 本章小结,.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─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,.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─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,.mp4 |
| │ │ 1-2 课程学习的注意事项,.mp4 |
| │ │ 1-3 课程编程环境搭建,.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第2章 认识数据【必备基础知识，不能跳过】, |
| │ │ 2-1 数据和变量,.mp4 |
| │ │ 2-2 测量尺度,.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第32 @ x n ) i章 描述统计【核心内容，重点学c m ~习】, |
| │ │ 3-1 什么是描述统计,.mp4k P 2 P \ |
| │ │ 3-2 一个分类变量的特征和可视化,.mp4 |
| │ │ 3-3 一个数值变量的特征和可视化(上),.mp4 |
| │ │ 3-4 一个数值变量的特征和可视化(下),.mp4 |
| │ │ 3-5 分布的形状,.mp4 |
| │ │ 3-6 变量间的关系,.mpC 7 % S ; % .4 |
| │ │ 32 ] ]-7 极端值与缺失值+ 7 P M * % B v r,.mp4 |
| │ │ 3-8 本章小结,.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第4b B K 8 | a D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,.mp4 |
| │ │ 4-2 频率,.mp4 |
| │ │ 4-3 集中趋势,.mp4 |
| │ │ 4-4 离散趋势,.mp4 |
| │ │ 4-5 散点图和折线图,.mp4 |
| │ │ 4-6 条形图和直方图,.mp4 |
| │ │ 4-7 箱线图F { z 3,.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第5章 概率和概U q @ H / [ e v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,.mp4 |
| │ │ 5-2 概率,.mp4 |
| │ │ 5-3 编程理解小数和大数定律,.mp4 |
| │ │ 5-4 再谈变量,.mp4 |
| │ │ 5-5 离散型随机变量及其分布,.mp4 |
| │ │ 5-j * 46 连续型随机变量及其分布,.mp4 |
| │ │Q T s J 9 5-7 本章小结,.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─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,.mp4 |
| │ │ 6-2 抽样分q C r + J r ] 5 &布,.mp4 |
| │ │ 6-3 常用统计量的分布,.mp4 |
| │ │ 6-4 正态总体的样本均值和样本方差的分布,.mp4 |
| │ │ 6-5 编程理解中心极限定理,.U } ] = Z I C ;mp4 |
| │ │ 6-& ? d Q N6 随机抽样, 误差源, 随机分配,.mp4 |
| │ │ 6-7 本章小结,.m@ S L y s p 8 fp4 |
| │ │ |
| │ ├─第7章 参数估计【A X 6 ;点和~ E } Z区间估计】, |
| │ │ 7-1 点估计,.mp4 |
| │ │ 7-10 置信区间：: b I z C两个正态总体的情况(下),.mp4 |
| │ │ 7-11 编程求置信区间：两个m / @ S * 9 |正态总& B \ # n – h D @体的情况(上),.mp4 |
| │ │ 7-12 编程求置信区间：两个正态总体的情况(下),.mp4 |
| │ │ 7-13 单侧置信区间,.mp4 |
| │ │ 7-14 本章小结,.g @ c Hmp4 |
| │ │ 7-2 编程理解c g ) { y无偏性,.mp4 |
| │ │ 7-3 编程理解相合性,.mp4 |
| │ │ 7-4 区间估计,.mp4 |
| │ │ 7-5 置信区间：一个正态总体的情况(上),.mp4 |
| │ │ 7-6 置信区间：一个正态总体的情r d # x 2 _况(下),.mp4 |
| │ │ 7-7 编程( F b求置信区间：一个正态总体的情况(上),N A r.mp4 |
| │ │ 7-8 编程求置信区间：一个正态总体的情况(下),.mp4 |
| │ │ 7-9 置信区间：两个正态总体的情况(上),.mp4 |
| │ │ |
| │ ├Z O ! h W a j─第8章 假设检验【频率论方法】* S ( [ H J, |
| │ │ 8-1 什么是假设检验,.mp4 |
| │ │ 8-10 统计显著性与实际8 g b b ! , y显著性,.mp4 |
| │ │ 8-11 z检o + O验, t检验, 卡方检验, F检G n + 6 , x验的前提条件,.mp4 |
| │ │ 8-12 本章小结,.mp4 |
| │ │ 8-2 正态总体均值的假设检验(上),.mp4 |
| │ │ 8-3 正态总体均值的假设7 s 6 \检验(下),.mp4 |
| │ │ 8R S 4 v q ] ?-4 置信区间与假设检验的关系,.mp4 |
| │ │ 8-5 编程实现正态总体均值的假设检验(上),+ i ( | y G [.mp4 |
| │ │b \ ? Y 8-6 编程实现正态总体均值的假设检验(下),.mY $ M ( 0 Sp4 |
| │ │ 8-7 正态总体方差的假设检验r n V ! ( H R E,.mp4 |
| │ │ 8-8 编程实现正态总体方差的假设检验,.mp4 |
| │ │ 8-9 决策错误与统计功效,.mp4 |
| │ │ |
| │ └─第9章 方差分析【多于两个总体均值的比较方法】, |
| │u G } 4 A i 9-1 什么是方差分析,.mp4 |
| │ 9-2 单因7 a W素方差分析(\ B z e + J [上),.mp4 |
| │ 9-3 单因素方差分析s g x W =(下),.mp4 |
| │ 9-4 多重比较,.mp4 |
| │ 9-5 编程实现单因素方差分析,.mp4 |
| │ 9-6 双因素方差分析(上),.mp4 |
| │ 9-7 双因素方差分析(下),.mp4 |
| │ 9Z G \ $ A _ Y l-8 本章小结,.mp4 |
| │ 资料,.rar |
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https://www.51zxlm.com/zyjn/54219.html?ref=9400
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