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統(tǒng)計學(xué)課程主要圍繞四個核心目標(biāo)展開:
1.理解統(tǒng)計概念和術(shù)語:例如“抽樣分布”“置信區(qū)間”“假設(shè)檢驗”等。這些是建立整個統(tǒng)計推理框架的基礎(chǔ),對數(shù)學(xué)邏輯要求高,很多學(xué)生容易混淆這些概念。
2.比較估計和檢驗方法的統(tǒng)計特性:這涉及對不同統(tǒng)計方法在準(zhǔn)確性、偏差、方差等維度上的分析,有一定推導(dǎo)和數(shù)學(xué)計算難度。
3.在單樣本與雙樣本情境下進行推斷分析:包括t檢驗、卡方檢驗等,需要學(xué)生掌握不同場景下的選擇方法和公式。
4.使用R語言進行數(shù)據(jù)分析與可視化:這是本課程最大的技術(shù)門檻之一。R語言不僅語法與其他編程語言不同,還涉及很多統(tǒng)計庫、數(shù)據(jù)處理函數(shù),讓不少同學(xué)摸不著頭腦。
小測驗(10%):主要考查基礎(chǔ)概念和計算技巧,建議每次課后及時復(fù)習(xí)。
期末考試(80%):這是最重要的一部分,覆蓋整學(xué)期內(nèi)容??荚囍杏嬎泐愵}目較多,必須熟練掌握公式推導(dǎo)過程和解題步驟,特別是置信區(qū)間計算和假設(shè)檢驗的拒絕域判斷。
報告(10%):通過撰寫數(shù)據(jù)分析報告,展示對統(tǒng)計學(xué)在實際問題中應(yīng)用的理解能力,這一部分通常需要借助R語言完成。

基礎(chǔ)編程:基本語法和數(shù)據(jù)類型;控制結(jié)構(gòu);函數(shù)和函數(shù)參數(shù);錯誤處理和調(diào)試技術(shù)
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和操作:向量、矩陣和數(shù)據(jù)框的操作;數(shù)據(jù)合并、連接和reshape;數(shù)據(jù)清潔和預(yù)處理;數(shù)據(jù)可視化
統(tǒng)計分析:描述性統(tǒng)計;推斷統(tǒng)計;linerregression和generalized linear models;時間序列分析和預(yù)測
機器學(xué)習(xí):監(jiān)督學(xué)習(xí)(例如線性回歸、決策樹、隨機森林);非監(jiān)督學(xué)習(xí)(例如k-Means聚類、層次聚類);神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí);模型評估和選擇
數(shù)據(jù)可視化:Base R圖形;ggplot2庫;Shiny應(yīng)用程序 untuk互動可視化
數(shù)據(jù)操作和清潔:dplyr庫,數(shù)據(jù)操作(例如過濾、分組、匯總);tidyr庫對于數(shù)據(jù)變換(例如pivotTable、melt);readr和writer庫對于讀寫數(shù)據(jù)文件
閱讀原文:http://www.ghaquatic.com/news/28697_61.html
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