课程主页: https://www.coursera.org/learn/fitting-statistical-models-data-python
在当今数据驱动的时代，统计建模已成为各领域分析的重要工具。Coursera上提供的课程《Fitting Statistical Models to Data with Python》为我们提供了深入的数据建模知识与实践，值得推荐。
本课程是统计学与Python专业中的第三门课，旨在扩展我们对统计推断技术的探索。课程的主要内容是将统计模型与数据进行拟合，这不仅包含了研究问题与数据分析方法之间的连接，更强调了建模目标的重要性，如关于变量关系的推断及未来观察的预测。
**课程大纲概述**
本课程分为四个周：
**第一周 – 统计建模的概述与考虑因素**
我们将讨论“如何将统计模型拟合到数据中”的基础概念，包括自变量与因变量的区分、适应研究设计的模型拟合、模型拟合质量的评估等等。这为课程的后续学习奠定了基础。
**第二周 – 对独立数据拟合模型**
这一周会引入线性回归和逻辑回归的基本知识。学员将有机会思考如何拟合模型、评估模型的适配度，并在数据背景下解释这些模型。重要的是，学员将在Python中实际实现这些模型。
**第三周 – 对依赖数据拟合模型**
本周将深入讨论多层次模型和边际模型，这些模型帮助研究人员处理由研究设计引入的变量依赖性。我们将涉及备用模型的拟合原因及时机、似然比检验等内容。
**第四周 – 特别主题**
课程的最后一周，讲授在之前课程基础上延伸的特别主题，包括各种类型的依赖变量、抽样方法，以及在拟合模型时是否使用调查权重等难点。同时，还将包括利用贝叶斯技术的数据案例研究。学员有机会在Python中应用贝叶斯技术。
总的来说，《Fitting Statistical Models to Data with Python》是一门内容丰富、实践性强的课程，适合希望提升统计建模能力的学员。无论是发展职业技能，还是进行学术研究，这门课程提供的知识都能对你产生积极的影响。尤其是对于Python用户来说，这是一门不可错过的课程。如果你想在数据分析领域更进一步，不妨立即报名！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/fitting-statistical-models-data-python