课程主页: https://www.coursera.org/learn/stanford-statistics
课程概述
斯坦福大学提供的《统计学入门》课程，是学习统计思维的绝佳选择。统计思维是从数据中学习和沟通洞见的基础。在课程结束时，您将能够执行探索性数据分析，理解抽样的基本原则，并在不同的情境中选择适当的显著性检验。这门课程为您掌握更高级的统计思维和机器学习主题奠定了基础。
课程大纲
课程内容涵盖了多个重要主题，包括：
- 数据探索的描述性统计：了解描述性统计的主要工具，如何可视化信息。
- 数据产生与抽样：学习抽样和实验设计的基本概念，避免常见的误区。
- 概率：掌握概率的定义与基本规则，解决各种复杂问题。
- 正态逼近与二项分布：学习数据的经验规则，二项分布以及随机变量的基本概念。
- 抽样分布与中心极限定理：了解大数法则和中心极限定理的应用。
- 回归分析：熟悉回归分析的基本原理及其在统计问题中的应用。
- 置信区间：学习如何构建与解读置信区间。
- 显著性检验：掌握不同样本和情境下的适当统计检验。
- 重抽样技术：了解蒙特卡洛方法和自助法的基本理论与应用。
- 分类数据分析：学习关于分类数据的三种重要统计分析方法。
- 单因素方差分析（ANOVA）：掌握ANOVA的基本知识及F检验的应用。
- 多重比较：探讨大数据时代出现的多重测试谬误及其对数据再现性和适用性的挑战。
为何推荐这门课程
这门课程不仅涵盖了广泛的统计学知识点，而且通过实际案例帮助学员理解统计学理论的应用。适合大多数想要夯实基础、提升分析能力的学员。无论您是学术研究者还是职场人士，这门课程都能为您带来实用的技能。我个人非常推荐这门课程，它将为您的数据分析之路打开大门！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/stanford-statistics