视频课程 | 轻松驾驭统计学——数据分析必备技能

深度学术搜索 · 公众号 · 视频 · 2024-12-30 12:39

主要观点总结

文章提供了一项免费资源——轻松驾驭统计学——数据分析必备技能，包含12集系列教学视频课程。文章介绍了统计学的基本概念、统计分析的步骤、推断统计、回归分析、数据可视化以及统计学在各个领域的应用，如商业、医学和社会科学。同时，文章还提到了常用的统计软件，并给出了资源获取方式。

介绍了总体与样本、变量、描述性统计等基本概念。

阐述了数据收集、数据清洗、数据分析和结果解释等统计分析的步骤，以及统计学在各个领域的应用，如商业、医学和社会科学。

讲解了推断统计中的假设检验和置信区间，以及回归分析中的线性回归和逻辑回归。

描述了如何使用数据可视化工具如柱状图、饼图、散点图等展示数据。

读者可以通过长按识别公众号并发送口令“统计学”来获取这项免费资源。

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资源名称：轻松驾驭统计学——数据分析必备技能

包含：轻松驾驭统计学——数据分析必备技能等12集系列教学视频课程。

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关于统计学分析数据

统计学是研究数据收集、分析、解释和呈现的科学。它在各个领域都有广泛的应用，包括社会科学、自然科学、医学、经济学等。以下是统计学的一些基本概念和主要领域：

1. 统计学的基本概念

总体与样本：总体：研究对象的全体，如所有学生。样本：从总体中抽取的一部分，用于推断总体特征。

变量：定量变量：可测量的数值，如身高、体重。定性变量：描述性数据，如性别、颜色。描述性统计：用于总结和描述数据特征，包括均值、中位数、众数、标准差等。

2. 统计分析的步骤

数据收集：通过调查、实验等方式获取数据。

数据清洗：处理缺失值和异常值，确保数据质量。

数据分析：使用描述性统计和推断统计方法分析数据。

结果解释：根据分析结果得出结论，并进行适当的解释。

3. 推断统计

假设检验：用来判断样本数据是否支持某个假设，常用的方法有t检验、方差分析（ANOVA）等。

置信区间：估计总体参数范围，通常以95%置信水平表示。

4. 回归分析

线性回归：用于分析一个或多个自变量与因变量之间的线性关系。

逻辑回归：用于分析二分类因变量与自变量之间的关系。

5. 数据可视化

图表：使用柱状图、饼图、散点图等方式展示数据，帮助理解数据分布和关系。

6. 应用领域

商业：市场分析、客户行为研究等。医学：临床试验、流行病学研究等。社会科学：人口统计、心理学研究等。

7. 统计软件

常用的统计分析软件包括 R、Python（pandas、scikit-learn）、SPSS、SAS 等。

有需要的的小伙伴可以借鉴一下

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希望本资源可以帮助到大家！！

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