课程主页: https://www.coursera.org/learn/inferential-statistics-intro
在这个数字化学习迅速发展的时代，Coursera提供了一系列高质量的在线课程。其中，推断统计课程是一个广受欢迎的选择。本课程侧重于数值和分类型数据的常用统计推断方法，带领学员深入学习假设检验的设置与执行、p值的解读，以及如何将分析结果以客户或公众可以理解的方式报告。
课程内容涵盖了多个关键概念，包括中央极限定理和置信区间。在课程的第一周，学员将通过视频素材了解推断的基础，参与测验和实验室练习，巩固适应中心极限定理的理解。
接下来的几周，课程将逐步引入正式的假设检验，并讨论如何将这些检验程序与通过置信区间进行的估计相结合。关键的决策错误和统计显著性也会被深入探讨。随后，学员将学习如何对不同均值进行推断，以及使用t分布和引导法（bootstrapping）构建置信区间。此外，在课程的最后阶段，学员将对类别数据进行推断，例如评估美国公众对最高法院工作的认可比例。
为了帮助学员掌握所学知识，课程将引导学员安装和使用R及RStudio等工具，学员通过大量的数据实例，将估计值的报告与不确定性表达结合，提升分析能力。此课程是不论是追求数据分析职业发展的个人，还是希望提升统计能力的学者，均可选择的重要学习资源。
总之，Coursera的推断统计课程为希望深入了解数据分析和统计推断方法的学员提供了扎实的理论基础与实践经验。无论是业务分析还是学术研究，课程内容都能够有效地满足需求。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/inferential-statistics-intro