课程主页: https://www.coursera.org/learn/anova-and-experimental-design
在现代数据科学中，实验设计和统计分析是关键组成部分。本课程 “ANOVA与实验设计” 是在统计建模领域的第二门课程，专注于方差分析（ANOVA）、协方差分析（ANCOVA）及实验设计。通过这门课，学生将获得一个全面的理论框架，使其能够进行深入的数据分析和实验策划。
**课程概述**：
本课程从基础的实验设计概念入手，介绍了 ANOVA 和 ANCOVA 模型，这些模型为比较不同组均值提供了数学基础。內容涉及随机化、分组、因子设计及因果关系等重要概念。学生将学习如何在现实中的数据科学应用中，应用这些统计模型。
**大纲内容**：
1. **引入 ANOVA 与实验设计**：该模块介绍了实验设计的基本概念框架，并定义了能够帮助回答有关组均值差异的模型，包括单向方差分析（ANOVA）和协方差分析（ANCOVA）。
2. **ANOVA 背景下的假设检验**：本模块详细讨论如何借助统计假设检验和置信区间来比较不同组均值。
3. **双向 ANOVA 及其交互作用**：通过学习双向 ANOVA 模型，学生将利用真实数据回答相关研究问题。
4. **实验设计：基本概念与设计**：学习随机化、处理设计、复制及阻隔等基本设计概念，同时探索基础因子设计，以更好地进行实验策划。
这门课程适合希望深入了解实验设计过程和提高数据分析技能的学生。课程结构合理，教学内容深入浅出，配合真实案例，能够有效帮助学生理论与实践相结合。整体上，这是一门不可多得的优秀统计课程，值得每一个数据科学爱好者参与学习。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/anova-and-experimental-design