BerkeleySTAT156
- 难度
- 见前置条件
- 形式
- 大学课程
- 语言
- 英文
- 规模
- 25 个课节
- 内容费用
- 免费
- 动手
- 需要动手环境
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在本机动手
按官方顺序学习UC Berkeley STAT156/256,每课先读材料,再完成对应练习并保存自己的推导、代码或笔记。 首课阅读与基础 R 分析可在 CPU 上开始,RStudio 可选。先用 Rscript 求均值并保存分析结果,后续按作业安装额外包。Gradescope 提交需课程身份;本次仅实际验证 Linux 容器 R 4.2.2,未验证 Windows/macOS R。
浏览器即可查看课程介绍和公开材料;实验所需软件、硬件和账号按原站要求准备。
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准备工具和账号
标“选用”的可以跳过。
让 AI Agent 一次搭好课程
复制开课提示词发给你常用的 AI Agent。它会下载允许保存的官方材料、建立课节目录并自检;需要账号、权限或费用时会先问你。
开课提示词 · 只需用一次请帮我把「UC Berkeley STAT156/256:Causal Inference(2024 秋)」的学习环境一次准备好,让我之后只需要按顺序学习和做练习。 开始前先问我:课程放在哪个目录(等我给出完整路径),确认我的操作系统和已有工具。确认前不要创建文件或安装软件。 课程入口:https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/ 我的系统:Linux。如果实际不符,先调整方案。 本次路线:Linux:在本机动手。只准备这条路线需要的工具;只读路线不安装运行环境、不配置模型密钥。 练习:Homeworks 的 HW1–6、Reading assignments、小组项目;STAT256 另有论文展示。教材按课程首页每次课列出的章节顺序读,不自行重排为教材整本顺序。 首课阅读与基础 R 分析可在 CPU 上开始,RStudio 可选。先用 Rscript 求均值并保存分析结果,后续按作业安装额外包。Gradescope 提交需课程身份;本次仅实际验证 Linux 容器 R 4.2.2,未验证 Windows/macOS R。 课节(官方顺序): 1. 1: Ding 第1章:https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/ 2. 2: Ding 第2章:https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/ 3. 3: What If 2.1节;Ding 第3章:https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/ 4. 4: Ding 第4–6章:https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/ 5. 5: Ding 第7–9章:https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/ 6. 9/17: What If 第3章;Ding 第10章:https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/ 7. 9/19: What If 2.4节;Ding 第11–12章:https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/ 8. 9/24: Ding 第12章;What If 第13章:https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/ 9. 9/26: Ding 第13章:https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/ 10. 10/01: What If 第4章;Ding 第15章:https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/ 11. 10/03: What If 第6–7章:https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/ 12. 10/08: What If 第16章;Ding 第16章:https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/ 13. 10/10: Ding 第21–22章:https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/ 14. 10/15: 小组项目工作:https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/ 15. 10/17: Ding 第23、25章:https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/ 16. 10/22: Ding 第20章:https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/ 17. 10/24: Ding 第24章:https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/ 18. 10/31: Ding 第17–18章:https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/ 19. 11/05: Ding 第19章:https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/ 20. 11/07: Ding 第26章:https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/ 21. 11/12: What If 第23章;Ding 第27章:https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/ 22. 11/19: Ding 第28章:https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/ 23. 11/21: Ding 第29章:https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/ 24. 12/03: STAT256 项目展示:https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/ 25. 12/05: STAT156 项目展示:https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/ 1. 环境 - 从 R 官方 CRAN 选择本系统版本安装;RStudio 是可选编辑器,不是完成讲义阅读的要求。 - 建立课程独立工作目录,先打开公开 Homework/Reading assignment,按具体题目安装所需 R 包,不臆造课程锁定版本。 - 在每份分析中记录 sessionInfo(),数据与结果放个人练习副本;Gradescope 评分仍受注册权限限制。 - 首课阅读与基础 R 分析可在 CPU 上开始,RStudio 可选。先用 Rscript 求均值并保存分析结果,后续按作业安装额外包。Gradescope 提交需课程身份;本次仅实际验证 Linux 容器 R 4.2.2,未验证 Windows/macOS R。 - 安装前先列出要装的软件和命令,等我同意;已装好的直接复用。 2. 材料 - 官方课程表与材料:只记录链接 https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/(仅保存链接;未确认统一下载许可,不批量复制课件或视频。) - Ding 教材预印本:只记录链接 https://arxiv.org/pdf/2305.18793 - 课程网站许可:只记录链接 https://stat156.berkeley.edu/fall-2024/license.html 3. 目录(最外层放在我确认的位置) berkeley-stat156-fall2024/ ├── README.md # 课程入口、课节清单、每次怎么开始 ├── progress.md # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记 ├── questions.md # 待解决的问题 ├── check-env.sh # 环境自检,按 README 操作 ├── data/ # 练习用到的样例数据 └── lessons/ # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/ ├── 01-lesson-01/ ├── 02-lesson-02/ ├── 03-lesson-03/ ├── 04-lesson-04/ ├── 05-lesson-05/ ├── 06-lesson-06/ ├── 07-lesson-07/ ├── 08-lesson-08/ ├── 09-lesson-09/ ├── 10-lesson-10/ ├── 11-lesson-11/ ├── 12-lesson-12/ ├── 13-lesson-13/ ├── 14-lesson-14/ ├── 15-lesson-15/ ├── 16-lesson-16/ ├── 17-lesson-17/ ├── 18-lesson-18/ ├── 19-lesson-19/ ├── 20-lesson-20/ ├── 21-lesson-21/ ├── 22-lesson-22/ ├── 23-lesson-23/ ├── 24-lesson-24/ └── 25-lesson-25/ - 每课文件夹里建 notes.md(顶部写本课官方链接)和 exercises/;课节文件夹名称与上面一致。 - 已有课程目录先检查并复用;不覆盖笔记、作业或 progress.md,不重置已有进度。尚未发布的课节保留入口并注明未发布,不能代写讲义或虚构练习。 4. 自检 - 创建 check-env.sh,逐项检查并记录“通过/未通过”: - 在课程根目录运行;每项检查独立执行,进入子目录不能影响下一项。使用当前系统的终端运行。 - Rscript --version → 输出本机R版本。 - Rscript -e "print(mean(c(1,2,3))); sessionInfo()" → 均值输出2,并显示实际R运行环境;不调用外部服务。 - 标注为人工检查、浏览器操作或 notebook 单元的项目,按相应方式操作,不直接粘贴进 shell;脚本只包含当前系统可执行的命令。 - 仅在当前路线需要、对应材料已获准保存、工具已安装时运行该项;需要登录、付费或尚未开放的材料记为“需要我操作/未验证”,不能伪报通过。不执行会调用付费 API、提交作业或修改云服务的检查。 - 运行一次,把结果给我看;未通过的项目说明原因和修复办法。 5. 学习计划 - README.md:课程入口、课节清单(带链接)、每次学习怎么开始(使用“每课提示词”)。 - progress.md:每课三项勾选——读讲义、做练习、记笔记。 6. 最后分三部分汇报:已完成、需要我自己操作的、尚未验证的。 边界: - 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作,先告诉我原因,等我同意。密钥由我在本机配置,不发到聊天,不写进笔记或版本库;原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。 - 不替我写练习或作业答案,也不替我提交。我卡住时只给提示;我明确要求时才给解答。 - 只下载许可允许个人保存的材料;其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。 如果你不能直接操作我的文件系统,请在确认目录后给出适用于我的系统、可直接执行的命令和需要保存的文件内容。搭好后的课程目录
berkeley-stat156-fall2024/ ├── README.md # 课程入口、课节清单、每次怎么开始 ├── progress.md # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记 ├── questions.md # 待解决的问题 ├── check-env.sh # 环境自检,按 README 操作 ├── data/ # 练习用到的样例数据 └── lessons/ # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/ ├── 01-lesson-01/ ├── 02-lesson-02/ ├── 03-lesson-03/ ├── 04-lesson-04/ ├── 05-lesson-05/ ├── 06-lesson-06/ ├── 07-lesson-07/ ├── 08-lesson-08/ ├── 09-lesson-09/ ├── 10-lesson-10/ ├── 11-lesson-11/ ├── 12-lesson-12/ ├── 13-lesson-13/ ├── 14-lesson-14/ ├── 15-lesson-15/ ├── 16-lesson-16/ ├── 17-lesson-17/ ├── 18-lesson-18/ ├── 19-lesson-19/ ├── 20-lesson-20/ ├── 21-lesson-21/ ├── 22-lesson-22/ ├── 23-lesson-23/ ├── 24-lesson-24/ └── 25-lesson-25/
来源与使用须知
- 原始资源
- UC Berkeley STAT156/256 收录版本:2024 秋
- 收录时间
- 本站首次收录 2026-10-10
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