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课程目录4 |7 \$ F F+ l" V3 B& s, \3 a: t
章回1:正确学习课程的姿势: t: g) x8 X7 i, t3 C* n- a5 C. a
小节1学习课程-图文版
$ f9 n8 h& T F9 J小节2学习课程-视频版09:170 l! M G+ `4 r6 S7 a9 ]9 D9 Z
章回2:数据分析概述
+ j+ P$ d1 @3 w+ B# U6 Q* l: I小节3数据分析流程概述12:31
. ~# T) Q1 r: ]- y5 w0 T章回3:数据的趋势
& |3 ]. s+ S. ^$ E, s0 C3 o小节4统计中的简单概念和集中趋势16:21
6 G! e) H2 d% x7 y& ]7 D; p% y小节5离中趋势09:42" e2 p, l. f6 H; `
小节6软件计算描述性统计09:11/ P C; h. x4 q% i; \( u
章回4:数据的分布和展示
% M; Z' r. [5 }% Q! P: t, e) `小节7数据的分布12:41
2 N0 [; h% n5 c% Q h2 k小节8数据的展示12:228 K4 U% [# F' p9 s
小节9软件制图条形饼图折线图11:13
) {/ k, n/ D1 G( b7 S9 B6 \小节10软件制图直方图 箱型图07:11% m6 Q8 k) Z2 p
章回5:数理统计知识
/ U# ^! U' E7 ^3 p小节11随机变量和概念分布23:08
) X, e& i9 P. ]! }2 e7 g9 l9 |1 `, I小节12三大分布11:193 T$ {* G' T: n4 U
小节13中心极限和大数定律08:41
( `4 s, g5 z5 d' H k章回6:抽样估计' J4 k, ]4 Z% e0 I
小节14抽样估计理论12:022 p3 F2 F1 L; @) Y M/ @' ]3 y5 W2 ]+ z
小节15抽样估计案例20:15
# U* ?' N, `2 ~' x2 e小节16区间估计和置信区间.10:22 `" h9 Q9 U* i9 P8 W
章回7:假设检验$ d) e1 X' u; w- l3 M
小节17 假设检验理论方法10:147 c" T1 A$ g, s+ {! y
小节18假设检验实战演练13:01
8 [$ O, ^! A: K1 Q8 O+ B! c+ N$ D1 z小节19常见检验统计量12:51; W2 ?2 s3 M1 V1 n2 l! m8 g
章回8:第七章
+ l+ c" }- K* }9 ^3 _小节20方差分析概念13:26' G' F# r, z" P9 l" q: ?
小节21单因素方差分析25:02
7 Y, u( w$ B$ {小节22多因素方差分析22:21- F1 [0 }8 d9 k. T, O( Y1 O+ y; X; N
章回9:相关分析
6 x6 T0 ~! ^7 I- N6 a4 c! s小节23变量关系13:35
1 h4 b9 R/ z1 |! k小节24相关分析17:32/ C6 K6 X$ F4 b, P- S
章回10:回归分析
& R+ |$ [% R3 C, u+ b" G小节25回归分析概念05:31
1 J y: a# ~. n$ I3 d小节26一元线性回归12:44 y$ s3 A& }8 F) b3 n. ?
小节27多元线性回归08:43! g& r* O- z+ U3 P" Q# k5 o$ Q# L
小节28回归方程检验13:39% Q, U3 N9 ^) _6 S: ~
" D% v6 o3 q# E! U# y. E; t. U: _# Z, R; ^- n; C( B
/ r! a% v2 y" C: V0 Q |
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发表于 2017-10-9 03:39:04
发表于 2017-10-9 08:33:55
