北京统计学基础

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课程介绍

课程亮点:

课程设计循序渐进,从基础工具与理论知识入门,进阶到统计分析方法和机器学习模型、文本挖掘模型,以实战项目案例贯穿课程讲解。

其中包括:Python编程基础、数据清洗、数据可视化、项目实训与面试题集训等课模块。

学习目标:

1、全面了解学习统计学基础知识。

2、学会使用各种统计分析方法,指导大家运用统计方法分析现实的数据。

3、通过本课程的学习,使大家了解和初步掌握各种统计方法,能够利用这些统计方法分析现实的社会、经济问题,对所研究的现象进行定量的描述和分析,并进一步探寻这些数量变化的规律性。

课程内容:

第1章: 统计分析基础

课时 1 : 数据分析简介(1)

31:19 

课时 2 : 数据分析简介(2)

23:23 

课时 3 : 概率论基础

40:05 

选修 统计基础课件.zip

第2章: 描述性统计分析

课时 4 : 描述性统计——集中趋势

41:16 

课时 5 : 描述性统计——离散程度度量

37:47 

课时 6 : 描述性统计——离散系数、偏态与峰态系数

07:28 

课时 7 : 描述性统计(EXCEL)

03:25 

第3章: 统计量与抽样分布

课时 8 : 统计量及其抽样分布

41:40 

第4章: 参数估计

课时 9 : 参数估计——基本概念

23:21 

课时 10 : 参数估计——估计量评价

12:47 

课时 11 : 参数估计——单个总体的区间估计

23:33 

课时 12 : 参数估计——单个总体的比例方差_两个总体_样本量估计

42:31 

课时 13 : 参数估计——EXCEL计算分位数

08:51 

第5章: 假设检验

课时 14 : 假设检验——概念和均值

51:02 

课时 15 : 假设检验——比例方差

24:27 

第6章: 方差分析

课时 16 : 方差分析的基本原理

40:55 

课时 17 : 方差分析的三种类型

46:34 

课时 18 : 方差分析的EXCEL操作

07:26 

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