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贾茆二合一 | 仅售999元!贾茆全搞定!

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教育

贾茆二合一

概统大课堂介绍

这门课的主要用书是茆诗松老师的《概率论与数理统计教程》,辅助用书为韦来生老师的《数理统计》和王松桂老师的《线性统计模型》。本课程适用于学习茆诗松《概率论与数理统计》以及其他版本《概率论与数理统计》的学生。

课时内容课时内容
课时1应用统计考研介绍,教材介绍,学习规划及要求课时22充分统计量
课时2随机事件及其运算,概率的定义及其确定方法课时23点估计的概念与无偏性
课时3概率的性质,条件概率课时24矩估计与相合性
课时4独立性,随机变量及其分布课时25最大似然估计
课时5随机变量的数学期望,方差与标准差课时26指数族,完全统计量
课时6常用离散分布课时27一致最小方差无偏估计(一)
课时7常用连续分布课时28一致最小方差无偏估计(二)
课时8随机变量函数的分布课时29贝叶斯估计
课时9分布的其他特征数课时30区间估计(一)
课时10多维随机变量及其联合分布课时31区间估计(二)
课时11边际分布与随机变量的独立性课时32假设检验的基本思想与概念
课时12多维随机变量函数的分布(一)课时33正态总体参数假设检验
课时13多维随机变量函数的分布(二)课时34其他分布参数假设检验
课时14多维随机变量的特征数课时35似然比检验
课时15条件分布与条件期望课时36分布拟合检验,正态性检验
课时16随机变量序列的两种收敛性,特征函数课时37非参数检验
课时17大数定律课时38方差分析
课时18中心极限定理课时39多重比较,方差齐性检验
课时19总体与样本,样本数据的整理与显示课时40一元线性回归
课时20统计量及其分布课时41多元线性回归(一)
课时21三大抽样分布课时42多元线性回归(二)
  • 适合院校为参考书中包含有茆诗松、李贤平、韦来生、盛骤等老师的《概率论与数理统计》的院校
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统计大教室介绍

本课程对《统计学》课本的部分重要专题进行拓展与补充,拓宽考生的知识面,如:第二章抽样调查部分补充金勇进老师《抽样技术》的部分内容、第十章方差分析部分补充贾俊平经管版的实验设计内容、第十一、十二章补充何晓群老师《应用回归分析》部分内容、第十三章时间序列分析部分补充王燕老师《应用时间序列分析》部分内容等。

11个专题,囊括统计学所有知识点,拨开核心知识的内核,注重知识的扩展延伸是我们这门课的要旨,希望大家学了之后,对统计学真正有自己的思考,游刃有余的解决考研遇到的问题。

专题内容课时希望能
前言课分享备考经验,课程介绍、课程体系安排1课时结合自己的风格分享备考经验:初次见面,建立信任
导学课统计学入门:统计学历史发展概述、统计学基本知识0.5-1课时勾起大家对统计的兴趣:热爱是一切的起点

现实中的统计:市场调查、数据分析、机器学习0.5-1课时了解统计学现在在做什么:小小展望,埋下期冀
专题一:抽样调查抽样调查的基本知识2课时理清抽样技术各种复杂公式背后的逻辑

习题讲解。经典案例介绍1课时市场调研过程经典案例
专题二:描述性统计数据预处理1课时基本功:脏数据的处理

图表分析方法1课时花拳绣腿or恰到好处:图表的合理应用。

从矩的角度看基本统计量:一阶、二阶、三阶、四阶1课时

习题讲解。经典案例介绍1课时找份数据分析报告做经典案例
专题三:统计学数理基础基础概念、几大定律1课时学习统计学,至少具备的数理知识梳理

关于分布:(1)分布的由来,(2)一维的3大分布,(3)延伸扩展高维分布1课时理解数据分布的意义:数据产生的机理

习题讲解1课时
专题四:参数估计参数估计的基本知识:思想、常见参数的估计、评价准则2课时

习题讲解。扩展:参数估计现有的4种方法1课时4种方法大概一提。顺便介绍下机器学习的Loss
专题五:假设检验假设检验的由来:Fisher&Neyman1课时深刻理解假设检验的由来及意义

假设检验的核心概念梳理:H0/H1、p值、两类错误、效能系数2课时

假设检验步骤及单双侧检验应用1课时

习题讲解。扩展:假设检验的企业级应用—ABtest1课时

阶段性总结答疑课1课时
专题六:类别数据分析无序类别变量的卡方分析:基本思想和相关概念、步骤、检验的应用分类1课时

习题讲解。扩展:(1)顺序值变量的分析方法;(2)简单介绍相关和因果1课时对类别数据的分析方法进行梳理;从刚开始数据分析时就理清相关和因果的区别
专题七:方差分析基本思想和相关概念、模型及假设、步骤和相关计算2课时

习题讲解。扩展:实验设计的相关知识1课时了解实验设计的基本框架和几种简单的方法
专题八:回归分析基本概念、模型及假设、搭建回归分析框架1课时回归框架搭建后,后面的学习依据框架展开

参数估计及相关性质的计算证明1课时

假设的设定原因、检验方法和违背后处理措施2课时

模型的检验、评价、应用,回归分析的步骤梳理1课时

习题讲解。扩展:逻辑回归、LOSSA、神经网络1课时逻辑回归和LASSO是回归的知识补充;介绍神经网络与回归的联系:日后可以从回归视角介入神经网络的理解

阶段性总结答疑课1课时卡方、方差分析、回归分析的区别和联系
专题九:时间序列分析时间序列的基本概念和基础分析方法、搭建时间序列分析框架2课时后续按照框架展开

检验、ARMA模型介绍2课时

习题讲解。扩展:假设违背时的模型选择1课时
专题十:多元统计概述多元数据的基本分析变量、搭建多元研究框架1课时针对多元数据,有哪些研究的领域/角度。后续沿各个角度展开

聚类分析基础方法及现有方法梳理1课时

判别分析及扩展1课时

降维方法及扩展1课时

习题讲解1课时
专题十一:指数指数的基本知识,习题讲解1课时

扩展:指数的现代应用-商业数据分析指标框架1课时扩展一下零售的指标体系构建,了解指数、指标的价值和广泛应用

适合院校如下:

适合院校:参考书中包含有贾俊平、袁卫、向蓉美、黄良文、刘扬、向书坚等老师的《统计学》的院校

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该课程为贾俊平和茆诗松课程二合一课程,售价999元。可进入下面的链接进入购买。购买后务必添加小统微信(stat-union),邀请你进入课程答疑群,如果对课程有任何疑问,也可以随时咨询小统(stat-union):

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