课程主页: https://www.coursera.org/learn/statistical-inference
统计推断是通过数据得出对整体或科学真理的结论的过程。最近，我在Coursera上参加了名为《统计推断》的课程，这门课程为我打开了新思维的门，让我在这个领域的知识更为扎实。
课程概述
这门课程涵盖了统计建模、数据导向策略、以及设计和随机化分析等多种推断方式。此外，课程还探讨了丰富的理论框架，包括频率派、贝叶斯、似然性和基于设计的推断，同时也涵盖了诸如缺失数据、观察与未观察混杂、偏差等复杂问题。
课程大纲
本课程分为四个主要部分：
- 第一周：概率与期望值
这一周，我们将重点学习概率、随机变量、期望值等基本概念，让我们在统计推断的旅程中打下坚实基础。 - 第二周：变异性、分布与渐近
我们将聚焦在变异性、分布、极限和置信区间等内容，帮助学生理解数据背后的本质。 - 第三周：区间、检验与p值
在这一节，我们会详细介绍区间、假设检验以及p值的计算与意义。 - 第四周：检验力、自举法与置换检验
这一周我们开始探讨如何估计检验力以及自举法与置换检验的应用。
整体而言，这门课程内容丰富，理论与实践结合紧密，极具挑战性，但你会收获巨大的满足感。如果你对统计学有志向，强烈推荐你报名参加这门课程，提升你的数据分析能力！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/statistical-inference