课程主页: https://www.coursera.org/learn/fitting-statistical-models-data-python
在Coursera上，有一门名为《Fitting Statistical Models to Data with Python》的课程，专注于如何将统计模型拟合到数据上。这门课程扩展了我们对统计推断技术的探索，强调了将研究问题与数据分析方法相连接的重要性。课程内容非常丰富，适合希望深入了解统计建模的学习者。
课程分为四个主要部分：
**第一周 – 统计建模概述与考虑**
本周我们将学习什么是“将统计模型拟合到数据上”。你将理解依赖变量与独立变量之间的区别，以及如何在拟合模型时考虑研究设计。并且，我们会探讨如何评估模型拟合质量及如何处理不同类型的变量。
**第二周 – 对独立数据的模型拟合**
这一周将介绍线性回归和逻辑回归的基本知识。你有机会思考如何拟合模型、如何评估模型的拟合程度，以及如何在数据背景下解释这些模型。同时，学习如何在Python中实现这些模型。
**第三周 – 对依赖数据的模型拟合**
在这一周，我们将讨论多层模型和边际模型，这些模型使研究人员能够考虑由研究设计引入的变量间的依赖性。同时，我们还会涵盖何时以及为什么要拟合这些替代模型、似然比检验、以及固定效应的解释。
**第四周 – 特别主题**
最后一周，我们将介绍一些扩展过去几周和课程内容的特别主题，涵盖各种类型的依赖变量、抽样方法的探讨，以及在拟合模型时是否使用调查权重等内容。此外，还有机会在Python中应用贝叶斯技术进行深入的数据分析。
综合考虑，这门课程不仅能帮助学习者掌握统计模型的基本理论，同时也能通过实践掌握在Python中的应用，为将来进行数据分析打下坚实的基础。无论你是统计学的初学者还是希望深入用Python进行统计建模的学习者，这门课程都将是一个不错的选择。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/fitting-statistical-models-data-python