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
- Python实战:使用
statsmodels
库实现线性回归与残差分析 - R语言示例:通过
ggplot2
进行数据可视化与假设检验 - 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