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.mp4 29.58M
| ├──10-10 多元线性回归(上).mp4 41.82M
| ├──10-11 多元线性回归(下).mp4 28.61M
| ├──10-12 常用的检验都是回归的一种特殊形式.mp4 33.11M
| ├──10-13 统计中的回归与机器学习中的回归.mp4 18.41M
| ├──10-14 本章小结.mp4 14.14M
| ├──10-2 相关(更多IT教程 微信.)(1)[2].mp4 45.00M
| ├──10-2 相关.mp4 45.00M
| ├──10-3 编程理解协方差和相关(更多IT教程 微信.)(1)[2].mp4 36.66M
| ├──10-3 编程理解协方差和相关.mp4 36.66M
| ├──10-4 一元线性回归(上)(更多IT教程 微信.)(1)[2].mp4 38.10M
| ├──10-4 一元线性回归(上).mp4 38.10M
| ├──10-5 一元线性回归(下).mp4 19.49M
| ├──10-6 一元线性回归的前提条件.mp4 17.57M
| ├──10-7 回归模型的评价指标.mp4 14.27M
| ├──10-8 一元线性回归的假设检验.mp4 36.82M
| └──10-9 编程实现一元线性回归.mp4 28.69M
├──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.mp4 17.28M
| ├──11-2 非参数方法举例.mp4 50.52M
| ├──11-3 Bootstrap.mp4 33.42M
| ├──11-4 Permutation.mp4 16.43M
| └──11-5 本章小结.mp4 4.05M
├──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.mp4 8.56M
| ├──12-2 概率知识.mp4 24.81M
| ├──12-3 概率树.mp4 30.24M
| ├──12-4 贝叶斯推断(上).mp4 32.63M
| ├──12-5 贝叶斯推断(下).mp4 23.44M
| ├──12-6 置信区间.mp4 20.92M
| └──12-7 本章小结.mp4 8.43M
├──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.mp4 50.60M
├──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.mp4 59.52M
| ├──1-2 课程学习的注意事项.mp4 8.71M
| └──1-3 课程编程环境搭建.mp4 22.69M
├──第2章 认识数据【必备基础知识，不能跳过】
| ├──2-1 数据和变量.mp4 28.93M
| └──2-2 测量尺度.mp4 46.26M
├──第3章 描述统计【核心内容，重点学习】
| ├──3-1 什么是描述统计.mp4 25.46M
| ├──3-2 一个分类变量的特征和可视化.mp4 35.14M
| ├──3-3 一个数值变量的特征和可视化(上).mp4 43.58M
| ├──3-4 一个数值变量的特征和可视化(下).mp4 32.44M
| ├──3-5 分布的形状.mp4 18.76M
| ├──3-6 变量间的关系.mp4 41.08M
| ├──3-7 极端值与缺失值.mp4 29.11M
| └──3-8 本章小结.mp4 7.01M
├──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.mp4 18.61M
| ├──4-2 频率.mp4 17.75M
| ├──4-3 集中趋势.mp4 56.44M
| ├──4-4 离散趋势.mp4 57.18M
| ├──4-5 散点图和折线图.mp4 37.09M
| ├──4-6 条形图和直方图.mp4 59.10M
| └──4-7 箱线图.mp4 45.01M
├──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.mp4 32.74M
| ├──5-2 概率.mp4 28.37M
| ├──5-3 编程理解小数和大数定律.mp4 26.32M
| ├──5-4 再谈变量.mp4 20.76M
| ├──5-5 离散型随机变量及其分布.mp4 52.78M
| ├──5-6 连续型随机变量及其分布.mp4 50.97M
| └──5-7 本章小结.mp4 4.60M
├──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.mp4 28.63M
| ├──6-2 抽样分布.mp4 17.32M
| ├──6-3 常用统计量的分布.mp4 41.16M
| ├──6-4 正态总体的样本均值和样本方差的分布.mp4 50.73M
| ├──6-5 编程理解中心极限定理.mp4 22.92M
| ├──6-6 随机抽样, 误差源, 随机分配.mp4 22.80M
| └──6-7 本章小结.mp4 7.35M
├──第7章 参数估计【点和区间估计】
| ├──7-1 点估计.mp4 44.82M
| ├──7-10 置信区间：两个正态总体的情况(下).mp4 32.54M
| ├──7-11 编程求置信区间：两个正态总体的情况(上).mp4 50.19M
| ├──7-12 编程求置信区间：两个正态总体的情况(下).mp4 41.64M
| ├──7-13 单侧置信区间.mp4 14.43M
| ├──7-14 本章小结.mp4 8.52M
| ├──7-2 编程理解无偏性.mp4 30.87M
| ├──7-3 编程理解相合性.mp4 21.08M
| ├──7-4 区间估计.mp4 51.39M
| ├──7-5 置信区间：一个正态总体的情况(上).mp4 33.92M
| ├──7-6 置信区间：一个正态总体的情况(下).mp4 30.81M
| ├──7-7 编程求置信区间：一个正态总体的情况(上).mp4 31.69M
| ├──7-8 编程求置信区间：一个正态总体的情况(下).mp4 41.23M
| └──7-9 置信区间：两个正态总体的情况(上).mp4 36.28M
├──第8章 假设检验【频率论方法】
| ├──8-1 什么是假设检验.mp4 35.39M
| ├──8-10 统计显著性与实际显著性.mp4 12.46M
| ├──8-11 z检验, t检验, 卡方检验, F检验的前提条件.mp4 12.51M
| ├──8-12 本章小结.mp4 5.31M
| ├──8-2 正态总体均值的假设检验(上).mp4 31.26M
| ├──8-3 正态总体均值的假设检验(下).mp4 49.19M
| ├──8-4 置信区间与假设检验的关系.mp4 20.94M
| ├──8-5 编程实现正态总体均值的假设检验(上).mp4 51.75M
| ├──8-6 编程实现正态总体均值的假设检验(下).mp4 50.18M
| ├──8-7 正态总体方差的假设检验.mp4 20.63M
| ├──8-8 编程实现正态总体方差的假设检验.mp4 41.54M
| └──8-9 决策错误与统计功效.mp4 48.12M
├──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.mp4 37.81M
| ├──9-2 单因素方差分析(上).mp4 22.70M
| ├──9-3 单因素方差分析(下).mp4 35.92M
| ├──9-4 多重比较.mp4 25.73M
| ├──9-5 编程实现单因素方差分析.mp4 47.85M
| ├──9-6 双因素方差分析(上).mp4 44.76M
| ├──9-7 双因素方差分析(下).mp4 41.95M
| └──9-8 本章小结.mp4 4.85M
└──课程资料
| └──资料.rar 21.92M

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