课程主页: https://www.coursera.org/learn/sas-statistics
在如今的数据驱动世界中，统计学的应用显得尤为重要。Coursera 上的《SAS统计学入门》课程，正是面向那些希望利用 SAS 软件进行统计分析的用户。这门课程不仅涵盖了基本的统计概念，还深入探讨了 t 检验、方差分析 (ANOVA) 和线性回归等主题，适合各个阶段的学习者。
课程概述
本课程概述了如何设置数据以及分析的基本框架，教会学生如何使用 SAS/STAT 软件进行数据分析。课程包括多个模块，内容从基础概念到复杂模型的搭建，层层递进。
教学大纲
课程分为多个模块，以下是每个模块的简要介绍：
- 课程概述和数据设置：学习课程整体结构，设置分析所需的数据。
- 概念介绍与回顾：理解分析不同数据所需的模型，同时回顾基本的统计概念，如假设检验、p 值和置信区间。
- ANOVA与回归：通过图形工具和相关分析来确定可能的预测变量，使用 ANOVA 和回归评估响应与预测变量之间的关系。
- 更复杂的线性模型：掌握两因素方差分析与多元回归的概念，适用于多个预测变量的情况。
- 模型构建与效应选择：探索模型选择工具，有效减少候选模型数量以作出更好的选择。
- 拟合后的模型推断：验证模型假设，识别异常值和影响观察以及解决多重共线性问题。
- 为评分和预测构建模型：过渡到预测建模，了解如何选择和评估最佳模型。
- 分类数据分析：使用假设检验寻找预测变量与二元响应之间的关联，构建逻辑回归模型。
这门课程内容详实，学生能够在学习过程中获得许多实用的技巧和工具。教师通过丰富的案例，使学习者能够将理论与实践相结合，提升其分析能力。
总的来说，《SAS统计学入门》是一门非常推荐的课程，尤其适合那些希望深入理解统计分析、学习使用 SAS 软件的统计学爱好者和专业人士。在完成本门课程后，您将具备进行复杂数据分析的能力，并能够运用所学知识解决实际问题。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/sas-statistics