教程

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统计学简介
为什么统计数据很重要?
描述性或推论性统计
人口对比样本
统计数据与参数
定性和定量变量

描述数据
集中趋势的测量
SOCS:描述分布的有用缩写

数据可视化
箱线图
茎叶图
相对频率直方图
密度曲线

可能性
理论概率
后验概率
如何解释优势比
大数定律
定义操作
乘法的一般规则

学习规划
解释变量和响应变量
取样方式
什么是代表性样本?
什么是抽样框?
配对设计
前测后测设计
划分地块的设计
排列块的随机化
拉丁超立方体采样

随机变量
什么是随机变量?
正态分布
鱼类分布
几何分布
指数分布
超几何分布
负二项分布
多项式分布

抽样分布
什么是抽样分布?
中心极限定理

置信区间
什么是置信区间?
平均值的置信区间
平均值之间差异的置信区间
比例的置信区间
比例差异的置信区间
一个标准差的置信区间
中位数的置信区间
相关系数的置信区间

假设检验
样本 t 检验
两样本 t 检验
曼-惠特尼 U 检验
配对样本 t 检验
Z 检验样本
两样本 Z 检验
一比例Z检验
二比例Z检验

P值和效应大小
如何解释 P 值 0.000
如何通过手动测试计算 P 值
如何找到 Z Alpha/2 (za/2)
规模效应
贝叶斯因子

卡方检验
卡方拟合优度检验
卡方独立性检验
Fisher 精确检验
卡方检验的效应量

回归
多元线性回归简介手工
测试回归斜率的显着性
如何解释回归系数
回归中整体显着性的F检验
如何计算回归分析中的残差
布洛施-异教徒测试

方差分析
单向方差分析手动
双向方差分析手动
三因素方差分析
方差分析事后检验
Dunnett 多重比较检验
Dunn 多重比较检验
协方差分析
克鲁斯卡尔-沃利斯检验
弗里德曼检验