专为程序员设计的统计课价值266元
12-5 贝叶斯推断(下) (1103)_().mp4
6-7 本章小结 (0326)_().mp4
8-6 编程实现正态总体均值的假设检验(下) (1230)_().mp4
8-5 编程实现正态总体均值的假设检验(上) (1619)_().mp4
10-4 一元线性回归(上) (1826)_().mp4
1-3 课程编程环境搭建 (0556)__().mp4
5-7 本章小结 (0205)_().mp4
8-11 z检验, t检验, 卡方检验, F检验的前提条件 (0624)_().mp4
7-1 点估计 (1841)_().mp4
8-7 正态总体方差的假设检验 (0957)_().mp4
10-2 相关 (2113)_().mp4
6-3 常用统计量的分布 (1740)_().mp4
12-4 贝叶斯推断(上) (1603)_().mp4
10-13 统计中的回归与机器学习中的回归 (0850)_().mp4
8-4 置信区间与假设检验的关系 (1005)_().mp4
4-2 频率 (0521)_().mp4
7-11 编程求置信区间：两个正态总体的情况(上) (1445)_().mp4
3-5 分布的形状 (0834)__().mp4
6-2 抽样分布 (0753)_().mp4
7-2 编程理解无偏性 (0909)_().mp4
10-12 常用的检验都是回归的一种特殊形式 (1538)_().mp4
8-2 正态总体均值的假设检验(上) (1528)_().mp4
5-2 概率 (1321)_().mp4
10-6 一元线性回归的前提条件 (0755)_().mp4
10-10 多元线性回归(上) (1944)_().mp4
7-7 编程求置信区间：一个正态总体的情况(上) (1009)_().mp4
10-5 一元线性回归(下) (0911)_().mp4
7-8 编程求置信区间：一个正态总体的情况(下) (1151)_().mp4
4-4 离散趋势 (1711)_().mp4
12-2 概率知识 (1210)_().mp4
11-2 非参数方法举例 (2307)_().mp4
5-5 离散型随机变量及其分布 (2238)_().mp4
3-8 本章小结 (0300)_().mp4
8-8 编程实现正态总体方差的假设检验 (1203)_().mp4
Play-Statistics-master.zip
4-3 集中趋势 (1600)_().mp4
9-8 本章小结 (0234)_().mp4
10-8 一元线性回归的假设检验 (1751)_().mp4
10-3 编程理解协方差和相关 (1057)_().mp4
12-1 什么是贝叶斯统计 (0406)_().mp4
6-1 总体与样本 (1048)_().mp4
8-12 本章小结 (0239)_().mp4
5-6 连续型随机变量及其分布 (2238)_().mp4
9-2 单因素方差分析(上) (1107)_().mp4
8-1 什么是假设检验 (1645)_().mp4
9-3 单因素方差分析(下) (1739)_().mp4
7-14 本章小结 (0335)_().mp4
10-11 多元线性回归(下) (1342)_().mp4
11-5 本章小结 (0201)_().mp4
7-3 编程理解相合性 (0616)__().mp4
11-4 Permutation (0744)_().mp4
10-1 协方差 (1433)_().mp4
1-1 课程导学 (2226)_().mp4
3-6 变量间的关系 (1757)_().mp4
5-3 编程理解小数和大数定律 (0803)_().mp4
12-7 本章小结 (0158)__().mp4
6-5 编程理解中心极限定理 (0716)_().mp4
11-1 什么是非参数方法 (0729)_().mp4
7-5 置信区间：一个正态总体的情况(上) (1401)_().mp4
3-7 极端值与缺失值 (1348)_().mp4
2-2 测量尺度 (1918)_().mp4
10-14 本章小结 (0642)_().mp4
3-3 一个数值变量的特征和可视化(上) (1922)_().mp4
9-5 编程实现单因素方差分析 (1424)_().mp4
2-1 数据和变量 (1324)_().mp4
4-7 箱线图 (0640)_().mp4
9-6 双因素方差分析(上) (2038)_().mp4
4-6 条形图和直方图 (0938)_().mp4
3-1 什么是描述统计 (1132)_().mp4
4-1 频数 (0524)__().mp4
7-9 置信区间：两个正态总体的情况(上) (1638)_().mp4
4-5 散点图和折线图 (0744)_().mp4
5-1 什么是概率论 (1443)_().mp4
3-4 一个数值变量的特征和可视化(下) (1412)_().mp4
5-4 再谈变量 (0931)_().mp4
6-4 正态总体的样本均值和样本方差的分布 (2342)_().mp4
7-12 编程求置信区间：两个正态总体的情况(下) (1104)_().mp4
6-6 随机抽样, 误差源, 随机分配 (0959)_().mp4
9-4 多重比较 (1230)_().mp4
8-3 正态总体均值的假设检验(下) (2316)_().mp4
11-3 Bootstrap (1434)_().mp4
7-10 置信区间：两个正态总体的情况(下) (1424)_().mp4
13-1 课程结语 (2308)_().mp4
10-7 回归模型的评价指标 (0708)_().mp4
3-2 一个分类变量的特征和可视化 (1600)_().mp4
12-3 概率树 (1436)_().mp4
12-6 置信区间 (1000)_().mp4
7-13 单侧置信区间 (0643)_().mp4
1-2 课程学习的注意事项 (0326)_().mp4
10-9 编程实现一元线性回归 (0855)_().mp4
7-4 区间估计 (2231)_().mp4
7-6 置信区间：一个正态总体的情况(下) (1258)_().mp4
9-7 双因素方差分析(下) (1926)_().mp4
9-1 什么是方差分析 (1823)_().mp4
8-10 统计显著性与实际显著性 (0550)_().mp4
8-9 决策错误与统计功效 (2301)_().mp4
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