数据分析的基础

来自于: 德克萨斯大学奥斯汀分校 | 分类: 计算机(670)

课程描述

这可以帮助这门带有数据实验的课程更好的教一些基础的统计学知识,比如描述性统计学,推理性测试,以及建模的知识。

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课程简介

总而言之,那些东西里面到处都是数据,我们也会有很多疑问:庇护所的动物们直到被收养前到底要等多久?我们能把一个国家互联网使用发展情况建一个模吗?成人等级高的电影就比其他的等级的电影赚的钱要多吗?幸运的是,这个世界到处都充满了数据以便于我们回答这些问题。这节课程将会简单的讲一下统计学思维的基础——首先要从一个有趣的问题开始。然后,我们还要学会正确的统计方法来帮助我们回答有趣的问题——我们可以用统计应用软件或者在实验室亲自动手的方式。最后我们要学会如何去解释说明我们的调查结果以及做一个有意义的结论。这个课程是由一些教学视频组成的,这些视频是为了将统计学的概念分解成几个大的又容易理解的部分,而且每个教学视频的后面都跟着一些指导性的问题,目的是为了帮助大家理解这个主题。大多数的时间里面,教学的章节后面会有很多关于如何使用统计应用软件的辅导视频,这些辅导视频将会应用于实验室,在这个实验室里需要用现实生活中的数据集来解决具体问题,还需要亲自动手。在第一单元我们会涉及到基础描述性统计学的知识——学会观察和汇总数据。第二单元就是关于模型制作的调查研究,我们会学习线型的,指数的,以及符号逻辑的函数。我们会学习如何去解释说明和使用这些带一点初级微积分知识的函数(这些微积分都会很基础)。最后,在第三单元,我们会学习推理性的统计试验,比如t考验,方差分析以及卡方检验。这个课程希望通过额外的模型编制来达到和典型的介绍大学生统计学课程一样的冲击力效果。这个课程也有意设计成连续的,它在先前的主题上会增加新的内容。一旦完成了,同学们会觉得用基础统计的方法去解决他们自己的数据以及使用一个广泛有效的统计软件程序包(或者是统计应用软件)都非常的舒服。我希望你们能加入其中来学习如何去看到我们周围的世界——那么这些问题是什么呢?我们该如何来回答这些问题呢?还有关于我们生活的世界,这些回答到底能告诉我们些什么呢?

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课程章节

授课教师

  • Michael J. Mahometa 德克萨斯大学奥斯汀分校

    Michael mahometa,德州大学奥斯汀分校部的数据统计科学博士–讲师和高级统计顾问。迈克尔于2006年获德州大学奥斯汀分校心理学博士学位。他主要的课程工作是数理统计下的行为神经科学。那时他才意识到他喜欢使用学会的统计方法回答问题。他也意识到他非常喜欢教学。毕业后他迅速投身热爱的教学和统计成为德州大学的一个统计顾问。自那时起,他利用新的教学手段帮助开发新的统计课程,他帮助研究生钻研研究的问题,他帮助大学生了解这个数据分析这个神奇的工具。

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