有用的统计学

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课程概述

《有用的统计学》课程是国务院学位委员会统计学科评议组成员、全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会成员、知名统计学专家刘扬教授领衔的团队,依托先后获批国家重点学科、北京市一级重点学科的中央财经大学统计学科,历经国家级、北京市级特色专业、北京市优秀教学团队等项目的持续资助,数年锤炼的结晶。课程紧随世界数据科学教育前沿的动态变化,面向大数据的时代需求,不断吐故纳新,先后获评北京市精品课程、北京市精品教材,获得全国统计科研优秀成果统计教学奖。


统计学是关于数据的科学。本课程有三个部分:数据收集;数据整理和数据分析。

在数据收集阶段,将介绍取得数据的各种调查方法,如何控制误差?如何通过网络爬虫获取数据,等等。

在数据整理阶段,讲授数据的整理方法,对数据做分类和可视化。

在数据分析阶段,我们将讲授统计学中最基础的估计和检验,掌握生活中“平均”、“显著”等表述背后的“统计”含义。多元统计是数据分析中很有用的方法,我们还将学习如何用它们解决实际问题。


本课程将教授统计软件R。希望学员已经学习过微积分、线性代数和概率论等课程。


祝大家学习愉快,了解统计学、掌握统计方法,让统计学伴你成长!


课程大纲

希望学员已经学习过微积分、线性代数和概率论等课程。

第2章 数据从哪儿来
2.1 数据的来源
2.2 抽样调查与误差
2.3 网络数据采集
第1章 有用的统计学
1.1 有用的统计学
第3章 描述分析
3.1 数据和变量
3.2 用数值特征做描述分析
3.3 用统计表和统计图做描述分析:单变量
3.4 用统计表和统计图做描述分析:双变量
3.5 描述分析的R语言操作
第4章 统计推断
4.1 统计推断的基本概念
4.2 参数估计
4.3 假设检验
4.4 参数估计和假设检验的R语言操作
第5章 比较均值
5.1 两总体均值检验
5.2 方差分析
5.3 两总体均值检验和方差分析的R语言操作
第6章 回归分析
6.1 回归分析的基本概念
6.2 最小二乘估计
6.3 回归结果解读
6.4 其他类型回归
6.5 回归分析的R语言操作
第7章 分类方法
7.1 判别分析
7.2 Logistic回归
7.3 判别分析和Logistic回归的R语言操作
第8章 聚类分析
8.1 系统聚类
8.2 K均值聚类
8.3 系统聚类和K均值聚类的R语言操作
第9章 降维方法
9.1 主成分分析
9.2 因子分析
9.3 主成分分析和因子分析的R语言操作