统计学高级教程：深入数据分析与建模 📊

概述

欢迎来到统计学高级教程！本课程将带你探索更复杂的统计方法与实际应用，适合已掌握基础统计知识并希望提升数据分析能力的学习者。

核心主题

• 假设检验进阶：学习复杂场景下的多重检验与校正方法（如Bonferroni校正）
• 回归分析深化：掌握多元线性回归、逻辑回归及正则化技术（如Lasso/Ridge）
• 非参数方法：探索无需假设数据分布的统计工具（如Kruskal-Wallis检验）
• 时间序列分析：分析数据随时间变化的模式与预测模型构建

实战案例

1. Python实战：使用statsmodels库实现线性回归与残差分析
2. R语言示例：通过ggplot2进行数据可视化与假设检验
3. 数据清洗技巧：处理缺失值与异常值的高级策略

扩展学习

如需进一步了解假设检验的细节，可访问本站教程：
假设检验详解

或探索机器学习与统计学的结合：
机器学习基础

注：本文内容仅限学术与技术交流，如需商业用途请参考合规指南