适合人群

对统计感兴趣的学生想深入学习人工智能、机器学习、深度学习等领域，但数学基础差。

技术储备要求

高中数学基础；编程部分需要Python3语言基础

[wm_tips]试看链接：https://pan.baidu.com/s/1tMZ6M6prPL_oipAKgi7TuA提取码：nnzw[/wm_tips] 章节目录:欢迎学习第一章 课程介绍。请在问答区问答。祝你学习愉快。！】尝试3 节 | 本章将介绍统计思维方式、统计整体框架、学习统计的目的、统计与机器学习的密切联系；并解释课程形式（编程 可视化）和所需的知识和技能，让每个人都能真正理解课程中的统计！…收起列表视频：1-1 课程导师 (22:26)试用视频:1-2 课程学习注意事项 (03:26)视频:1-3 不能跳过 2| 33分钟的数据是由变量组成的统计处理对象。本章将解释数据和变量，以及变量的类型和测量尺度。这些基本概念是统计分析的基石。收集列表视频：2-1 数据和变量 (13:24)试用视频:2-2 测量尺度 (19:18)第统计核心内容| 本章在105分钟内解释了描述统计的知识，并解释了两个变量之间关系的主要数字特征和常用的描述数据特征或可视化方法。收集列表视频：3-1 描述统计 (11:32)视频是什么？3-2 视频具有分类变量和可视化的特点：3-3 数值变量特征及可视化(上) (19:22)视频:3-4 数值变量特征及可视化(下) (14:12)视频:3-5 视频分布形状 (08:34):3-6 变量间关系 (17:57)视频:3-7 极端值和缺失值 (13:48)视频:3-8 本章总结 (03:00)作业:3-9 【讨论题】均值和方差的实际应用场景和含义操作:3-10 讨论如何处理缺失值第四章 描述统计编程实现关键实际战斗章节，建议跟随老师敲击代码，尝试7 | 本章代码在68分钟内实现了上一章的知识，巩固和应用了所学知识。收集列表视频：4-1 视频频数 (05:24)4-2视频： 频率 (05:21)4-3 集中趋势 (16:00)视频:4-4 视频(17:11)：4-5 散点图和折线图 (07:44)试用视频:4-6 条形图和直方图 (09:38)视频:4-7 箱线图 (06:40)第5章 概率和概率分布关键章节，必须掌握概率论知识7 节| 本章将在93分钟内解释概率的基本概念和性质，这是统计推断、学习离散和连续随机变量及其分布的基石。收集列表视频：5-1 什么是概率论 (14:43)视频:5-2视频 概率 (13:21)5-3 编程理解小数定律 (08:03)视频:5-4 再谈变量 (09:31)视频：5-5 视频随机变量及其分布 (22:38):5-6 连续随机变量及其分布 (22:38)视频:5-7 本章总结了 (02:05)第6章 样品和抽样分布的关键章节，样品平均分布7 段| 81分钟，如果我们想了解中国程序员的工资水平，但我们不能得到每个人的数据，我们该怎么办？在统计学中，我们通过随机收集一些人的数据（样本）来构建样本函数（统计量），并将其与统计量的分布（抽样分布）联系起来，为估计整体参数和描述不确定性提供基础。…收起列表视频：6-1 视频与样本 (10:48):6-2 抽样分布 (07:53)视频:6-3 常用统计量分布 (17:40)视频:6-4 样本平均值与样本方差的整体分布 (23:42)视频:6-5 编程理解中心极限定理 (07:16)视频:6-6 随机抽样，视频随机分配 (09:59):6-7 本章总结 (03:26)第7章 参数估计点和间隔估计15 | 在173分钟内，我们通常无法准确地知道整体参数（如中国程序员的平均工资）。在统计学中，我们通过样本提供的信息来估计整体情况。我们可以使用数字（点估计）作为整体估计，或间隔（间隔估计）来代表整体参数的可能范围。…收起列表视频：7-1 视频估计 (18:41)7-2 编程理解无偏性 (09:09)视频:7-3 编程理解相合性 (06:16)视频:7-4 区间估计 (22:31)视频:7-5 置信区间:正常情况(上) (14:01)视频:7-6 置信区间：一个正常的整体情况(下) (12:58)视频:7-7 编程求置信区间:正常情况(上) (10:09)视频:7-8 编程求置信区间:正常情况(下) (11:51)视频:7-9 置信区间:两个正态整体情况(上) (16:38)视频:7-10 置信区间:两个正态整体情况(下) (14:24)视频:7-11 编程求置信区间:两个正态的整体情况(上) (14:45)视频:7-12 编程求置信区间：两个正态的整体情况(下) (11:04)视频:7-13 单侧置信区间 (06:43)视频:7-14 本章总结 (03:35)作业:7-15另一种方法是梳理和总结第六章和第七章第八章 假设检查频率论12 |顾名思义，155假设检查是验证假设的过程。例如，我们有两个假设：程序员的平均工资等于A(零假设) vs 程序员的平均工资不等于(大于或小于)A。基于样本，我们可以估计整个数字A接受或拒绝零假设。在这个过程中，我们也可以控制拒绝零假设的错误概率)。…收起列表视频：8-1 假设视频是什么？8-2(上) (15:28)视频假设检查正常平均值:8-3(下) (23:16)视频假设检查正常平均值:8-4 置信区间与假设检验的关系 (10:05)视频:8-5 假设检查(上) (16:19)视频编程达到正平均值8-6视频编程的正平均值为：8-7 假设检查正态整体方差 (09:57)视频:8-8 假设检验 (12:03)视频实现正态整体方差:8-9 决策错误和统计效果 (23:01)视频:8-10 统计显著性和实际显著性 (05:50)视频:8-11 z检验,t检查，卡方检查，F视频：8-12 本章总结了 (02:39)第9章 方差分析8 节总平均值以上的比较方法| 在117分钟的最后一章中，我们解释了一个整体（例如，程序员的平均工资是否等于某个值）和两个整体测试（例如，国家男性程序员的工资是否高于国家女性程序员）。本章将介绍如何拆卸和分析结构更复杂的数据（例如，性别和教育如何互动影响程序员的工资）。…收起列表视频：9-1 什么是方差分析 (18:23)视频:9-2 单因素方差分析(上) (11:07)视频:9-3 单因素方差分析(下) (17:39)视频:9-4 多重比较 (12:30)视频:9-5 编程实现单因素方差分析 (14:24)视频:9-6 双因素方差分析(上) (20:38)视频:9-7 双因素方差分析(下) (19:26)视频:9-8 本章总结 (02:34)第10章 线性回归【重点难点】| 数据/变量在181分钟内相互关联和影响。例如，我们不仅关心程序员的工资，还关心工资是否随性别、教育程度等因素而变化，以及这种变化是否由其他因素（如年龄）调整。在本章中，我们不仅解释了如何使用回归分析来描述变量之间的关系，而且还从回归分析的角度重新审视假设测试的方法。此外，我们还将讨论所有的问题…收起列表视频：10-1视频 协方差 (14:33)10-2 相关 (21:13)视频:10-3 编程理解协方差及相关 (10:57)视频:10-4 一元线性回归(上) (18:26)视频:10-5 一元线性回归(下) (09:11)视频:10-6 视频：10-7 回归模型评价指标 (07:08)视频:10-8 一元线性回归假设检验 (17:51)视频:10-9 编程实现一元线性回归 (08:55)视频:10-10 多线性回归(上) (19:44)视频:10-11 多线性回归(下) (13:42)视频:10-12 常用的检验是一种特殊的回归形式 (15:38)视频:10-13 机器学习回归 (08:50)视频统计:10-14 本章总结 (06:42)作业:10-15 学习任务统计与机器学习关系第11章 非参数测试的重点和难点，请认真学习5 节 | 55分钟在前几章中，统计推断的一个基础是我们知道整体来自哪种分布（如整体服从正态分布），但我们不知道一些参数（如平均值或方差），所以我们使用基于样本获得的信息来估计和测试整体参与。然而，有时我们不知道整体来自哪种分布，我们该怎么办？让我们一起进行非参数测试。…收起列表视频：11-1 什么是非参数方法 (07:29)视频:11-2 非参数方法 (23:07)视频:11-3 Bootstrap视频: (14:34)11-4 Permutation视频: (07:44)11-5 本章总结 (02:01)第12章 贝叶斯注重掌握方法，努力学习8 节 | 70分钟基于频率理论的假设测试首先认为零假设（模型）是正确的，然后通过从样本中获得的信息接受或拒绝零假设。因此，如果我们同时有多个模型，并且想知道哪个模型最有可能基于现有数据，我们该怎么办？贝叶斯统计不仅为我们提供了解决这些问题的方法，也允许我们随着数据的积累更新正确模型的可能性。…收起列表视频：12-1 什么是贝叶斯统计 (04:06)视频:12-2视频 概率知识 (12:10)12-3视频： 概率树 (14:36)：12-4 贝叶斯推断(上) (16:03)视频:12-5 贝叶斯推断(下) (11:03)视频:12-6 置信区间 (10:00)视频:12-7 本章总结 (01:58)作业:12-8频率论方法vs贝叶斯方法第13章 统计世界更广阔。祝大家学以致用1 节 | 祝贺您在24分钟内完成本课程。本章将回顾和梳理学生在本课程中学到的统计知识，加强统计思维方式，并向您介绍一个更广阔的统计世界。祝你收获丰硕，学习愉快！收起列表视频：13-1 课程结论 (23:08)

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