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。

统计学_高级

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
时间序列分析

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
Python_Logo

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


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