课程目录

/q5-001-专为程序员设计的统计课 彻底学会统计分析—-mksz371Angelayuan-371-专为程序员设计的统计课 彻底学会统计分析-266元-完结/
│├─第10章 线性回归【重难点，建议多看视频】
│├─第11章 非参数检验【重难点，请认真学习】
│├─第12章 贝叶斯统计【重在掌握方法，请好好学习】
│├─第13章 更广阔的的统计学世界【祝大家学以致用】
│├─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！】
│├─第2章 认识数据【必备基础知识，不能跳过】
│├─第3章 描述统计【核心内容，重点学习】
│├─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】
│├─第5章 概率和概率分布【重点章节，必须掌握的概率论知识】
│├─第6章 样本和抽样分布【重点章节，样本均值的分布】
│├─第7章 参数估计【点和区间估计】
│├─第8章 假设检验【频率论方法】
│├─第9章 方差分析【多于两个总体均值的比较方法】
第10章 线性回归【重难点，建议多看视频】/
│├─10-1 协方差.mp4 27.2MB
│├─10-10 多元线性回归(上).mp4 39MB
│├─10-11 多元线性回归(下).mp4 26.5MB
│├─10-12 常用的检验都是回归的一种特殊形式.mp4 30.1MB
│├─10-13 统计中的回归与机器学习中的回归.mp4 16.5MB
│├─10-14 本章小结.mp4 12.5MB
│├─10-2 相关.mp4 41.6MB
│├─10-3 编程理解协方差和相关.mp4 27.5MB
│├─10-4 一元线性回归(上).mp4 35.4MB
│├─10-5 一元线性回归(下).mp4 17.5MB
│├─10-6 一元线性回归的前提条件.mp4 16MB
│├─10-7 回归模型的评价指标.mp4 13.1MB
│├─10-8 一元线性回归的假设检验.mp4 34.3MB
│├─10-9 编程实现一元线性回归.mp4 21.8MB
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.mp4 15.8MB
│├─11-2 非参数方法举例.mp4 45.3MB
│├─11-3 Bootstrap.mp4 29.5MB
│├─11-4 Permutation.mp4 14.6MB
│├─11-5 本章小结.mp4 3.6MB
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.mp4 7.6MB
│├─12-2 概率知识.mp4 23.4MB
│├─12-3 概率树.mp4 27.7MB
│├─12-4 贝叶斯推断(上).mp4 29.4MB
│├─12-5 贝叶斯推断(下).mp4 21.7MB
│├─12-6 置信区间.mp4 19.2MB
│├─12-7 本章小结.mp4 31.3MB
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 45MB
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 51.8MB
│├─1-2 课程学习的注意事项.mp4 7.7MB
│├─1-3 课程编程环境搭建.mp4 17MB
│├─资料2.zip 59.4KB
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 26.7MB
│├─2-2 测量尺度.mp4 41.5MB
第3章 描述统计【核心内容，重点学习】/
│├─3-1 什么是描述统计.mp4 23.5MB
│├─3-2 一个分类变量的特征和可视化.mp4 32.5MB
│├─3-3 一个数值变量的特征和可视化(上).mp4 40.5MB
│├─3-4 一个数值变量的特征和可视化(下).mp4 29.4MB
│├─3-5 分布的形状.mp4 16.8MB
│├─3-6 变量间的关系.mp4 37.6MB
│├─3-7 极端值与缺失值.mp4 27.4MB
│├─3-8 本章小结.mp4 6.1MB
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.mp4 13.2MB
│├─4-2 频率.mp4 13.2MB
│├─4-3 集中趋势.mp4 42.4MB
│├─4-4 离散趋势.mp4 43.2MB
│├─4-5 散点图和折线图.mp4 26.1MB
│├─4-6 条形图和直方图.mp4 40.3MB
│├─4-7 箱线图.mp4 29.9MB
│├─资料2.zip 59.4KB
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.mp4 30.2MB
│├─5-2 概率.mp4 26.3MB
│├─5-3 编程理解小数和大数定律.mp4 20MB
│├─5-4 再谈变量.mp4 18.7MB
│├─5-5 离散型随机变量及其分布.mp4 48MB
│├─5-6 连续型随机变量及其分布.mp4 45.9MB
│├─5-7 本章小结.mp4 4.1MB
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 24.8MB
│├─6-2 抽样分布.mp4 15.7MB
│├─6-3 常用统计量的分布.mp4 37MB
│├─6-4 正态总体的样本均值和样本方差的分布.mp4 47MB
│├─6-5 编程理解中心极限定理.mp4 17.5MB
│├─6-6 随机抽样, 误差源, 随机分配.mp4 20.6MB
│├─6-7 本章小结.mp4 6.3MB
│├─资料2.zip 59.4KB
第7章 参数估计【点和区间估计】/
│├─7-1 点估计.mp4 40.9MB
│├─7-10 置信区间：两个正态总体的情况(下).mp4 28.2MB
│├─7-11 编程求置信区间：两个正态总体的情况(上).mp4 37.4MB
│├─7-12 编程求置信区间：两个正态总体的情况(下).mp4 30.6MB
│├─7-13 单侧置信区间.mp4 13.2MB
│├─7-14 本章小结.mp4 7.4MB
│├─7-2 编程理解无偏性.mp4 23MB
│├─7-3 编程理解相合性.mp4 16.1MB
│├─7-4 区间估计.mp4 46.1MB
│├─7-5 置信区间：一个正态总体的情况(上).mp4 31MB
│├─7-6 置信区间：一个正态总体的情况(下).mp4 27.1MB
│├─7-7 编程求置信区间：一个正态总体的情况(上).mp4 24MB
│├─7-8 编程求置信区间：一个正态总体的情况(下).mp4 30.2MB
│├─7-9 置信区间：两个正态总体的情况(上).mp4 32.6MB
第8章 假设检验【频率论方法】/
│├─8-1 什么是假设检验.mp4 28.1MB
│├─8-10 统计显著性与实际显著性.mp4 10.4MB
│├─8-11 z检验, t检验, 卡方检验, F检验的前提条件.mp4 10.5MB
│├─8-12 本章小结.mp4 4.4MB
│├─8-2 正态总体均值的假设检验(上).mp4 26.3MB
│├─8-3 正态总体均值的假设检验(下).mp4 40.9MB
│├─8-4 置信区间与假设检验的关系.mp4 17.5MB
│├─8-5 编程实现正态总体均值的假设检验(上).mp4 37MB
│├─8-6 编程实现正态总体均值的假设检验(下).mp4 35.2MB
│├─8-7 正态总体方差的假设检验.mp4 17.2MB
│├─8-8 编程实现正态总体方差的假设检验.mp4 29.3MB
│├─8-9 决策错误与统计功效.mp4 40.4MB
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.mp4 32MB
│├─9-2 单因素方差分析(上).mp4 18.9MB
│├─9-3 单因素方差分析(下).mp4 29.9MB
│├─9-4 多重比较.mp4 24.2MB
│├─9-5 编程实现单因素方差分析.mp4 35.7MB
│├─9-6 双因素方差分析(上).mp4 40.3MB
│├─9-7 双因素方差分析(下).mp4 38.6MB
│├─9-8 本章小结.mp4 4.3MB
│├─资料.rar 21.9MB