rk0217-mksz371 - 专为程序员设计的统计课 彻底学会统计分析
——/mksz371 - 专为程序员设计的统计课 彻底学会统计分析/
├──第10章 线性回归【重难点，建议多看视频】
| ├──10-1 协方差.mp429.58M
| ├──10-10 多元线性回归(上).mp441.82M
| ├──10-11 多元线性回归(下).mp428.61M
| ├──10-12 常用的检验都是回归的一种特殊形式.mp433.11M
| ├──10-13 统计中的回归与机器学习中的回归.mp418.41M
| ├──10-14 本章小结.mp414.14M
| ├──10-2 相关(更多IT教程 微信.)(1).mp445.00M
| ├──10-2 相关.mp445.00M
| ├──10-3 编程理解协方差和相关(更多IT教程 微信.)(1).mp436.66M
| ├──10-3 编程理解协方差和相关.mp436.66M
| ├──10-4 一元线性回归(上)(更多IT教程 微信.)(1).mp438.10M
| ├──10-4 一元线性回归(上).mp438.10M
| ├──10-5 一元线性回归(下).mp419.49M
| ├──10-6 一元线性回归的前提条件.mp417.57M
| ├──10-7 回归模型的评价指标.mp414.27M
| ├──10-8 一元线性回归的假设检验.mp436.82M
| └──10-9 编程实现一元线性回归.mp428.69M
├──第11章 非参数检验【重难点，请认真学习】
| ├──11-1 什么是非参数方法.mp417.28M
| ├──11-2 非参数方法举例.mp450.52M
| ├──11-3 Bootstrap.mp433.42M
| ├──11-4 Permutation.mp416.43M
| └──11-5 本章小结.mp44.05M
├──第12章 贝叶斯统计【重在掌握方法，请好好学习】
| ├──12-1 什么是贝叶斯统计.mp48.56M
| ├──12-2 概率知识.mp424.81M
| ├──12-3 概率树.mp430.24M
| ├──12-4 贝叶斯推断(上).mp432.63M
| ├──12-5 贝叶斯推断(下).mp423.44M
| ├──12-6 置信区间.mp420.92M
| └──12-7 本章小结.mp48.43M
├──第13章 更广阔的的统计学世界【祝大家学以致用】
| └──13-1 课程结语.mp450.60M
├──第1章 课程介绍【欢迎学习，学习中有任何疑问请在问答区进行问答，祝愉快学习！】
| ├──1-1 课程导学.mp459.52M
| ├──1-2 课程学习的注意事项.mp48.71M
| └──1-3 课程编程环境搭建.mp422.69M
├──第2章 认识数据【必备基础知识，不能跳过】
| ├──2-1 数据和变量.mp428.93M
| └──2-2 测量尺度.mp446.26M
├──第3章 描述统计【核心内容，重点学习】
| ├──3-1 什么是描述统计.mp425.46M
| ├──3-2 一个分类变量的特征和可视化.mp435.14M
| ├──3-3 一个数值变量的特征和可视化(上).mp443.58M
| ├──3-4 一个数值变量的特征和可视化(下).mp432.44M
| ├──3-5 分布的形状.mp418.76M
| ├──3-6 变量间的关系.mp441.08M
| ├──3-7 极端值与缺失值.mp429.11M
| └──3-8 本章小结.mp47.01M
├──第4章 描述统计的编程实现【重点实战章节，建议跟着老师一起敲代码实现】
| ├──4-1 频数.mp418.61M
| ├──4-2 频率.mp417.75M
| ├──4-3 集中趋势.mp456.44M
| ├──4-4 离散趋势.mp457.18M
| ├──4-5 散点图和折线图.mp437.09M
| ├──4-6 条形图和直方图.mp459.10M
| └──4-7 箱线图.mp445.01M
├──第5章 概率和概率分布【重点章节，必须掌握的概率论知识】
| ├──5-1 什么是概率论.mp432.74M
| ├──5-2 概率.mp428.37M
| ├──5-3 编程理解小数和大数定律.mp426.32M
| ├──5-4 再谈变量.mp420.76M
| ├──5-5 离散型随机变量及其分布.mp452.78M
| ├──5-6 连续型随机变量及其分布.mp450.97M
| └──5-7 本章小结.mp44.60M
├──第6章 样本和抽样分布【重点章节，样本均值的分布】
| ├──6-1 总体与样本.mp428.63M
| ├──6-2 抽样分布.mp417.32M
| ├──6-3 常用统计量的分布.mp441.16M
| ├──6-4 正态总体的样本均值和样本方差的分布.mp450.73M
| ├──6-5 编程理解中心极限定理.mp422.92M
| ├──6-6 随机抽样, 误差源, 随机分配.mp422.80M
| └──6-7 本章小结.mp47.35M
├──第7章 参数估计【点和区间估计】
| ├──7-1 点估计.mp444.82M
| ├──7-10 置信区间：两个正态总体的情况(下).mp432.54M
| ├──7-11 编程求置信区间：两个正态总体的情况(上).mp450.19M
| ├──7-12 编程求置信区间：两个正态总体的情况(下).mp441.64M
| ├──7-13 单侧置信区间.mp414.43M
| ├──7-14 本章小结.mp48.52M
| ├──7-2 编程理解无偏性.mp430.87M
| ├──7-3 编程理解相合性.mp421.08M
| ├──7-4 区间估计.mp451.39M
| ├──7-5 置信区间：一个正态总体的情况(上).mp433.92M
| ├──7-6 置信区间：一个正态总体的情况(下).mp430.81M
| ├──7-7 编程求置信区间：一个正态总体的情况(上).mp431.69M
| ├──7-8 编程求置信区间：一个正态总体的情况(下).mp441.23M
| └──7-9 置信区间：两个正态总体的情况(上).mp436.28M
├──第8章 假设检验【频率论方法】
| ├──8-1 什么是假设检验.mp435.39M
| ├──8-10 统计显著性与实际显著性.mp412.46M
| ├──8-11 z检验, t检验, 卡方检验, F检验的前提条件.mp412.51M
| ├──8-12 本章小结.mp45.31M
| ├──8-2 正态总体均值的假设检验(上).mp431.26M
| ├──8-3 正态总体均值的假设检验(下).mp449.19M
| ├──8-4 置信区间与假设检验的关系.mp420.94M
| ├──8-5 编程实现正态总体均值的假设检验(上).mp451.75M
| ├──8-6 编程实现正态总体均值的假设检验(下).mp450.18M
| ├──8-7 正态总体方差的假设检验.mp420.63M
| ├──8-8 编程实现正态总体方差的假设检验.mp441.54M
| └──8-9 决策错误与统计功效.mp448.12M
├──第9章 方差分析【多于两个总体均值的比较方法】
| ├──9-1 什么是方差分析.mp437.81M
| ├──9-2 单因素方差分析(上).mp422.70M
| ├──9-3 单因素方差分析(下).mp435.92M
| ├──9-4 多重比较.mp425.73M
| ├──9-5 编程实现单因素方差分析.mp447.85M
| ├──9-6 双因素方差分析(上).mp444.76M
| ├──9-7 双因素方差分析(下).mp441.95M
| └──9-8 本章小结.mp44.85M
└──课程资料
| └──资料.rar21.92M
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