专为程序员设计的统计课

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！】
本章将介绍统计学的思考方式，统计学的总体框架，学习统计学有什么用，以及统计学与机器学习的密切联系；并对学习此门课程讲解的形式（编程+可视化）和须要具有的知识和技能进行说明，让你们从这个课程开始，真正学懂统计学！...

第2章 认识数据【必备基础知识，不能跳过】
数据是统计学处理的对象，而数据是由变量组成的。本章将讲解什么数据和变量，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。

第3章 描述统计【核心内容，重点学习】
本章讲解描述统计的知识，针对不一样类型的变量，讲解其主要的数字特征和经常使用的刻画数据特征或两个变量之间的关系的可视化方法。

第4章 描述统计的编程实现【重点实战章节，建议跟着老师一块儿敲代码实现】
本章对上一章所学知识进行代码的实现，让你们对所学知识进行巩固与应用。

第5章 几率和几率分布【重点章节，必须掌握的几率论知识】
本章将讲解几率的基本概念和性质，这是进行统计推断的基石，学习离散型和连续型随机变量及其分布等。

第6章 样本和抽样分布【重点章节，样本均值的分布】
假如咱们想了解全中国程序员的工资水平，可是却没法拿到全部人的数据，该怎么办呢？统计学中，咱们经过随机采集一些人的数据(样本)，来构造样本函数(统计量)，并与统计量的分布(抽样分布)相联系，从而为估计整体的参数和进行不肯定性的刻画提供基础。 ...

第7章 参数估计【点和区间估计】
一般咱们没法准确获知整体参数(好比全中国程序员的平均工资)。在统计学中，咱们经过样本提供的信息来对整体的状况进行估计。咱们既可使用一个数字(点估计)做为整体估计，也可使用一个区间(区间估计)表明整体参数可能的范围。...

第8章 假设检验【频率论方法】
顾名思义，假设检验是对假设进行验证的过程。好比咱们有两个相互关联的假设：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。咱们基于样本获得的对整体的估计，就能够和假设中的数字A去进行比较，从而接受或拒绝零假设。在这一过程当中，咱们还能够对犯错(好比错误地拒绝零假设)的几率进行控制。 ...

第9章 方差分析【多于两个整体均值的比较方法】
上一章咱们讲解了单个整体(好比程序员的平均工资是否等于某个数值)和两个整体的检验(好比全国男程序员的工资是否比全国女程序员的工资高)。本章咱们将介绍如何拆解和分析结构更加复杂的数据(好比性别和学历这两个因素如何交互影响程序员的工资)。 ...

第10章 回归分析【重难点，建议多看视频】
不少时候，数据/变量之间是相互关联和影响的。好比，咱们不只关心程序员的工资是多少，咱们也关心工资是否以及如何随性别、学历等因素而变化，这种变化是否受到其余因素(好比年龄)的调节等。这一章，咱们不只讲解如何使用回归分析刻画变量之间的关系，更会从回归分析的角度去从新审视假设检验的方法。此外，咱们还会探讨统...

第11章 非参数检验【重难点，请认真学习】
在前面几章中，咱们作统计推断的一个基础是，咱们知道整体来自于哪一种分布(好比整体服从正态分布)，可是咱们不知道整体分布的某些参数(好比均值或方差)，因而咱们使用基于样本得到的信息对整体的参与进行估计与检验。然而，有些时候，咱们并不清楚整体来自于哪一种分布，怎么办呢？让咱们一块儿来进行非参数检验。...

第12章 贝叶斯统计【重在掌握方法，请好好学习】
基于频率论的假设检验首先认为零假设(模型)是正确的，而后经过从样本获取的信息来接受或拒绝零假设。那么，若是咱们同时有多个模型，而且想知道基于现有数据，哪一个模型最有多是正确，要怎么办呢？贝叶斯统计不只为咱们解决这类问题提供了方法，并且容许咱们随着数据的积累而对模型正确的可能性进行更新。...

第13章 更广阔的的统计学世界【祝你们学以至用】
恭喜你们完成了这门课程的学习。本章将回顾和梳理同窗们在这门课程中学习到的统计学知识，强化统计学的思惟方式，并向你们介绍更广阔的统计学世界。祝你们收获满满，学习愉快！

 

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