课程介绍与评测：统计分析入门：假设检验

10 月 11, 2024 #ANOVA, #p值, #SAS软件, #假设检验, #多元回归, #数据科学, #线性回归, #统计分析, #统计模型, #置信区间

在当今数据驱动的时代，掌握统计分析的基本技能至关重要。本课程《统计分析入门：假设检验》专为使用SAS软件的用户设计，重点教授如何利用SAS/STAT软件进行统计分析。

本课程包括几个重要模块，首先帮助学生了解课程概述和数据设置。学生将学习如何准备进行分析所需的数据。

接下来的模块将深入探讨各种统计模型，阐释解释性建模和预测性建模之间的区别，并复习一些基本的统计概念，例如样本均值的分布、假设检验、p值和置信区间。学生将通过一元和双样本t检验应用这些概念，以确认或拒绝预先设定的假设。

第三个模块聚焦于方差分析（ANOVA）和线性回归的使用。学生将学习如何使用图形工具来判定哪些预测因子可能有效，并通过相关分析来探索潜在预测因子与响应变量之间的线性关系。ANOVA和回归分析将助力我们评估响应变量与预测因子之间的关系质量。

最后，课程将介绍更复杂的线性模型，扩展一元ANOVA模型至双因子方差分析，并将简单线性回归扩展为多重回归分析。这些知识将赋予学员构建和解释多个变量模型的能力。

总的来说，该课程适合希望系统掌握假设检验及其他统计分析方法的初学者。通过理论与实践的结合，学员不仅能了解统计模型，还能掌握如何在真实数据中应用这些模型，提升数据分析能力。