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推论统计学入门

使用数据进行预测

初级

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课程概述

推论统计学能让我们从并不明显的数据中作出结论。本课重点是增强你提出假设的能力,并使用常用的检验方法,如 T 检验、ANOVA 检验以及回归来验证你的主张。

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?

本课将带你学习一些推论统计学的基础工具。
内容包含:

  • 使用样本统计预估总体的参数
  • 建设检验和置信区间
  • T 检验和 ANOVA
  • 相关和回归
  • 卡方检验

先修要求

本课程需要你对描述统计学有基本了解,尤其是以下内容:

  • 计算数据集的平均值和标准偏差
  • 中心极限定理
  • 解释概率和概率分布
  • 正态分布和采样分布
  • 观察标准化

如果你需要补习这些知识,请查看我们的“描述统计学入门”课程!本课程还会使用 Google Spreadsheets。

查看使用优达学城的技术要求

你将学习什么内容?

项目

检验心理学现象

使用描述统计学和统计检验来分析斯特鲁普效应(Stroop effect),这是一个经典的实验心理学结果。让你的受众直观了解数据,并使用统计推论根据该结果来得出结论。

学习计划

“推论统计学入门”紧接描述统计学入门课程中介绍的内容,所以下面的课程序号也紧接该课程:

第 8 课:预估

学习如何使用置信区间从采样统计中估算总体的参数,以及预估某种处理的效果。

第 9 课:假设检验

学习如何使用临界值来确定某个处理是否改变总体参数的值。

第 10、11 课:T 检验

学习如何检验处理的效果,或者比较两个组样本量较少时的平均值差异。

第 12、13 课:ANOVA

了解如何检查三个或更多组之间是否存在差异。

第 14 课:相关

学习如何描述和检测两个变量之间的相关强度。

第 15 课:回归

学习如何描述一个变量相对于另一个变量改变而改变的方式。

第 16 课:卡方检验

学习如何比较和检验分类数据的频率。

项目

使用本课中所学的方法对一个数据集进行分析,并报告你的结果。你将描述数据、计算统计数据、进行推论并做出结论。

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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