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描述统计学入门(中/英)

了解数据的数学基础

初级

大约 2 个月

6小时每周 (按照自己的节奏)

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课程概述

统计学是数学的一个重要领域,用于分析、解释和预测数据的结果。描述统计学将让你学会描述数据的基本概念。这是为那些对数据科学、经济学、心理学、机器学习、体育分析学以及其它任何领域感兴趣的人开设的意义重大的入门课程。本课程提供中文版本。

喜欢这门课程?加入“数据分析”纳米学位。

为什么学习这门课程?

该课程将让你学会统计学的基本术语和概念,以及指导你通过概率学习。
你将学习如何……

  • 使用统计研究方法。
  • 计算并解释这些值:平均数、中位数、众数、样品、人口以及标准偏差。
  • 计算简单概率。
  • 利用柱状图、直方图、箱型图、以及其它常见的可视化方法探索数据。
  • 调查分布情况以及理解分布特性。
  • 操纵数据的分布情况并预测数据的概率。

先修要求

该课程负责让你搞懂基础代数和基础算术的理解。

查看使用优达学城的技术要求

你将学习什么内容?

项目

热身:找出筷子的最佳长度

这是以数据分析为起点的机会,你会收到关于自己进度的快速反馈。

请在你自己的电脑上创建 iPython 笔记以及通常所使用的数据分析函数库。利用它们探究测试最佳筷子长度的测试结果并给出调查结果。

检验心理学现象

利用描述统计学和统计测试分析斯特鲁普效应——实验心里学的一个经典结果。为读者提供数据的直观感觉,根据该结果利用统计推断得出结论。

预测波士顿房价

波士顿房地产市场竞争激烈,你希望自己成为最出色的房地产经纪人。为了要与同行进行竞争,你决定利用一些基本的机器学习概念,协助自己和客户确定房屋的最好价格。幸运的是,你无意中发现了波士顿住房数据集,其中包含了大波士顿地区房屋所有特征的聚合数据,包括每个地区房屋的中间值。你的任务是根据一份统计分析,利用一些可用的方法,创建一个优化模型。然后利用该模型估算客户房屋最好的销售价格。

学习计划

第 1 课:研究方法介绍

介绍几种统计研究方法以及学习每种方法的正数和负数。

第 2 课:可视化数据

你将学习如何取得自己的数据并将其展现给世界,学习创建和解释直方图、柱状图和频率图。

第 3 课:集中趋势

本课将学习用于计算和解释分布的三个集中措施:平均数、中位数和众数。

第 4 课:可变性

你将学习如何利用极差法和标准偏差量化数据传播,也将学习如何利用四分位差确定数据库中的异常值。

第 5 课:标准化

你将学习如何利用Z-分值将分布转换为标准化正态分布,也将学习如何利用标准化分布计算比例。

第 6 课:正态分布

你将学习如何利用常态化分布计算概率,也将学习如何利用Z-表格查询数值以上、以下或中间的观察值的比例。

第 7 课:取样分布

你将学习如何利用概率和常态化概念对数据库进行取样。

讲师与合作伙伴

Ronald Rogers

Ronald Rogers

Ron Rogers 博士1995年在美国罗格斯大学行为神经科学院取得硕士和博士学位,1999年起在圣何塞州立大学担任心理学教授。他同时教授本科生和研究生,教授统计学和研究方法科学。

Katie Kormanik

Katie Kormanik

在制作优达学城统计学课程后,Katie Kormanik 在斯坦福商学院担任指导设计师,之后在麦肯锡公司任职。同时她还就产品开发、课程和教学法为许多机构提供咨询。Katie 在犹他州大学获得数学和经济学学士学位,在斯坦福大学获得国际比较教育硕士学位。她爱好瑜伽、单板滑雪、唱歌、阅读和旅游,并且一直喜欢下国际象棋。

Sean Laraway

Sean Laraway

Sean Laraway 自2004年起在圣何塞州立大学任教。他在神经药理学领域进行博士后研究,自1998年起教授本科和研究生统计学课程。他在2003年在西密歇根大学获得行为分析学硕士和博士学位。

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