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统计学入门

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7.2 (7人)

  • 知识量:7.9
  • 教师参与:7.5
  • 趣味性:7.5
  • 课程设计:7.5

难度:一般

开始时间:2013-09-22

持续时间:12.0周/每周5.0-8.0小时

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[关于课程]
《统计学入门》旨在全面而友好地介绍统计学中的基本概念。全面意味着,这门课程为打算钻研统计学更高深的课程的同学们,提供了一个坚实的基础。友好就是它的字面意思。这门课程几乎不需要多少统计学的背景知识,而且课程还会用一些有趣而容易理解的例子,来介绍新的概念。
这门课程,就像字面意思一样,适合于每个人。如果你觉得自己学不了统计学,这门课程适合你。如果你以前学过统计学课程但觉得自己需要复习,这门课程适合你。即使你已经是一个相对资深的研究者或分析师,这门课程给你提供了基础和环境,来帮助你全面透视你的工作。
本课程同样提供了R编程语言的介绍。所有的例子和任务将会涉及用R语言编写代码和解释R的输出。R软件是免费的!这意味着,你可以下载R,上这门课程,并且几节课后就可以开始编写R程序。即便如此,这门课程并不是通常意义上的的对R或者编程全面的指导。
[课程大纲]
讲课主题:
课程1:实验性研究
课程2:相关性研究
课程3:变量和分布
课程4:汇总统计
课程5:相关性
课程6:度量
课程7:回归入门
课程8:零假设显著性检验
课程9:中心极限定理
课程10:置信区间
课程11:多元回归
课程12:多元回归(续)
课程13:调节
课程14:中介
课程15:组比较(t检验)
课程16:组比较(方差分析)
课程17:因素方差分析
课程18:重复测量方差分析
课程19:卡方
课程20:二元logistic回归
课程21:假设回顾(相关和回归)
课程22:广义线性模型
课程23:假设回顾(t检验和方差分析)
课程24:非参数检验(Mann-Whitney U,Kruskal-Wallis)
实验主题:
实验1:下载并安装R
实验2:直方图和汇总统计
实验3:散点图和相关性
实验4:回归
实验5:置信区间
实验6:多元回归
实验7:调节和中介
实验8:组比较(t检验,方差分析,事后比较检验)
实验9:因素方差分析
实验10:卡方
实验11:非线性回归(二元,logistic和泊松)
实验12:非参数检验(Mann-Whitney U,Kruskal-Wallis)
[建议背景]
任何人,每个人,都欢迎来参加这门课程。精通线性代数会有帮助,不过不是必需的。
[推荐阅读]

[课程安排]
每周包括两次讲课和一次实验。讲课将会涵盖理论知识,而实验将展示使用R的应用问题。另外,你的成绩将根据每周作业,以及期中和期末考试来评定。
【FAQ】
这门课需要资源?
只要能联网就够了!
完成这门课程,普林斯顿大学会给我发证书吗?
没有。
我事先需要有编程方面的知识吗?
不需要。你要用到的,课上都会讲。
这门课我要用R语言吗?
是的,所有的实验任务都要用R来运行。
R可以在任何系统上运行吗?
R可以在Windows, Mac OS, 和Linux上用.不管你用哪个操作系统,这门课你都不会在这里遇到什么困难。
http://www.r-project.org
R可以在iPhone/iPad上用吗?
虽然可以有限制地使用,不过用户要首先越狱,这会导致保修失效。
官方时间是哪个时区?
所有的截止期都是根据EDT (Eastern Daylight Time).
我怎样问更多的问题?
鉴于注册这门课程的学生数目(估计有10万),最好的问问题的方式,就是把它贴到讨论区里。讨论区会在开课两周前,也就是9月8号开始开放。
感谢 @zenplus 提供翻译!

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