专为程序员设计的统计课价值266元

文件目录

📁 专为程序员设计的统计课价值266元
├── 🎬 1-1 课程导学  (2226)_().mp4
├── 🎬 1-2 课程学习的注意事项  (0326)_().mp4
├── 🎬 1-3 课程编程环境搭建  (0556)__().mp4
├── 🎬 2-1 数据和变量  (1324)_().mp4
├── 🎬 2-2 测量尺度  (1918)_().mp4
├── 🎬 3-1 什么是描述统计  (1132)_().mp4
├── 🎬 3-2 一个分类变量的特征和可视化  (1600)_().mp4
├── 🎬 3-3 一个数值变量的特征和可视化(上)  (1922)_().mp4
├── 🎬 3-4 一个数值变量的特征和可视化(下)  (1412)_().mp4
├── 🎬 3-5 分布的形状  (0834)__().mp4
├── 🎬 3-6 变量间的关系  (1757)_().mp4
├── 🎬 3-7 极端值与缺失值  (1348)_().mp4
├── 🎬 3-8 本章小结  (0300)_().mp4
├── 🎬 4-1 频数  (0524)__().mp4
├── 🎬 4-2 频率  (0521)_().mp4
├── 🎬 4-3 集中趋势  (1600)_().mp4
├── 🎬 4-4 离散趋势  (1711)_().mp4
├── 🎬 4-5 散点图和折线图  (0744)_().mp4
├── 🎬 4-6 条形图和直方图  (0938)_().mp4
├── 🎬 4-7 箱线图  (0640)_().mp4
├── 🎬 5-1 什么是概率论  (1443)_().mp4
├── 🎬 5-2 概率  (1321)_().mp4
├── 🎬 5-3 编程理解小数和大数定律  (0803)_().mp4
├── 🎬 5-4 再谈变量  (0931)_().mp4
├── 🎬 5-5 离散型随机变量及其分布  (2238)_().mp4
├── 🎬 5-6 连续型随机变量及其分布  (2238)_().mp4
├── 🎬 5-7 本章小结  (0205)_().mp4
├── 🎬 6-1 总体与样本  (1048)_().mp4
├── 🎬 6-2 抽样分布  (0753)_().mp4
├── 🎬 6-3 常用统计量的分布  (1740)_().mp4
├── 🎬 6-4 正态总体的样本均值和样本方差的分布  (2342)_().mp4
├── 🎬 6-5 编程理解中心极限定理  (0716)_().mp4
├── 🎬 6-6 随机抽样, 误差源, 随机分配  (0959)_().mp4
├── 🎬 6-7 本章小结  (0326)_().mp4
├── 🎬 7-1 点估计  (1841)_().mp4
├── 🎬 7-2 编程理解无偏性  (0909)_().mp4
├── 🎬 7-3 编程理解相合性  (0616)__().mp4
├── 🎬 7-4 区间估计  (2231)_().mp4
├── 🎬 7-5 置信区间：一个正态总体的情况(上)  (1401)_().mp4
├── 🎬 7-6 置信区间：一个正态总体的情况(下)  (1258)_().mp4
├── 🎬 7-7 编程求置信区间：一个正态总体的情况(上)  (1009)_().mp4
├── 🎬 7-8 编程求置信区间：一个正态总体的情况(下)  (1151)_().mp4
├── 🎬 7-9 置信区间：两个正态总体的情况(上)  (1638)_().mp4
├── 🎬 7-10 置信区间：两个正态总体的情况(下)  (1424)_().mp4
├── 🎬 7-11 编程求置信区间：两个正态总体的情况(上)  (1445)_().mp4
├── 🎬 7-12 编程求置信区间：两个正态总体的情况(下)  (1104)_().mp4
├── 🎬 7-13 单侧置信区间  (0643)_().mp4
├── 🎬 7-14 本章小结  (0335)_().mp4
├── 🎬 8-1 什么是假设检验  (1645)_().mp4
├── 🎬 8-2 正态总体均值的假设检验(上)  (1528)_().mp4
├── 🎬 8-3 正态总体均值的假设检验(下)  (2316)_().mp4
├── 🎬 8-4 置信区间与假设检验的关系  (1005)_().mp4
├── 🎬 8-5 编程实现正态总体均值的假设检验(上)  (1619)_().mp4
├── 🎬 8-6 编程实现正态总体均值的假设检验(下)  (1230)_().mp4
├── 🎬 8-7 正态总体方差的假设检验  (0957)_().mp4
├── 🎬 8-8 编程实现正态总体方差的假设检验  (1203)_().mp4
├── 🎬 8-9 决策错误与统计功效  (2301)_().mp4
├── 🎬 8-10 统计显著性与实际显著性  (0550)_().mp4
├── 🎬 8-11 z检验, t检验, 卡方检验, F检验的前提条件  (0624)_().mp4
├── 🎬 8-12 本章小结  (0239)_().mp4
├── 🎬 9-1 什么是方差分析  (1823)_().mp4
├── 🎬 9-2 单因素方差分析(上)  (1107)_().mp4
├── 🎬 9-3 单因素方差分析(下)  (1739)_().mp4
├── 🎬 9-4 多重比较  (1230)_().mp4
├── 🎬 9-5 编程实现单因素方差分析  (1424)_().mp4
├── 🎬 9-6 双因素方差分析(上)  (2038)_().mp4
├── 🎬 9-7 双因素方差分析(下)  (1926)_().mp4
├── 🎬 9-8 本章小结  (0234)_().mp4
├── 🎬 10-1 协方差  (1433)_().mp4
├── 🎬 10-2 相关  (2113)_().mp4
├── 🎬 10-3 编程理解协方差和相关  (1057)_().mp4
├── 🎬 10-4 一元线性回归(上)  (1826)_().mp4
├── 🎬 10-5 一元线性回归(下)  (0911)_().mp4
├── 🎬 10-6 一元线性回归的前提条件  (0755)_().mp4
├── 🎬 10-7 回归模型的评价指标  (0708)_().mp4
├── 🎬 10-8 一元线性回归的假设检验  (1751)_().mp4
├── 🎬 10-9 编程实现一元线性回归  (0855)_().mp4
├── 🎬 10-10 多元线性回归(上)  (1944)_().mp4
├── 🎬 10-11 多元线性回归(下)  (1342)_().mp4
├── 🎬 10-12 常用的检验都是回归的一种特殊形式  (1538)_().mp4
├── 🎬 10-13 统计中的回归与机器学习中的回归  (0850)_().mp4
├── 🎬 10-14 本章小结  (0642)_().mp4
├── 🎬 11-1 什么是非参数方法  (0729)_().mp4
├── 🎬 11-2 非参数方法举例  (2307)_().mp4
├── 🎬 11-3 Bootstrap  (1434)_().mp4
├── 🎬 11-4 Permutation  (0744)_().mp4
├── 🎬 11-5 本章小结  (0201)_().mp4
├── 🎬 12-1 什么是贝叶斯统计  (0406)_().mp4
├── 🎬 12-2 概率知识  (1210)_().mp4
├── 🎬 12-3 概率树  (1436)_().mp4
├── 🎬 12-4 贝叶斯推断(上)  (1603)_().mp4
├── 🎬 12-5 贝叶斯推断(下)  (1103)_().mp4
├── 🎬 12-6 置信区间  (1000)_().mp4
├── 🎬 12-7 本章小结  (0158)__().mp4
├── 🎬 13-1 课程结语  (2308)_().mp4
└── 📦 Play-Statistics-master.zip