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OpenIntro · David M. Diez · Mine Çetinkaya-Rundel · Christopher D. Barr

OpenIntro Statistics(第 4 版)

从数据收集与描述出发,学习概率与分布、置信区间与假设检验,再到线性、多元与逻辑回归。

打开官方课程
难度
入门
形式
书籍
语言
英文
规模
9 个课节
内容费用
免费
动手
打开即可学习

学完你能

  • 理解数据收集、抽样与实验设计的基本原则
  • 用数值与图形概括数据,掌握概率与常见分布
  • 对比例和均值做置信区间与假设检验(含卡方、t 检验、ANOVA)
  • 建立并检查线性、多元与逻辑回归模型

适合你吗

适合

准备系统学习大学入门统计的人,或希望配合视频、幻灯片和软件实验课自学的人

暂不适合

不适合寻找数理统计证明的人;不适合只想学习某一种编程语言的人

需要先会

原站未列出前置条件;本站建议具备中学代数基础

课程特点

内容侧重
按内容目录判断
练习与项目
另有 10 个统计实验(软件入门、数据导论、概率、正态分布、推断入门、置信区间、分类数据推断、数值数据推断、线性回归、多元回归),公开免费,无提交和评分。
学习时长
9 个课节原站未给出统一学习时长;实际用时取决于已有基础。
内容费用
免费PDF 免费(Leanpub 最低价为免费,可选自愿付费);黑白平装 $25、彩色平装 $40 另购;习题答案与考试仅向认证教师开放

内容覆盖

  • 数据导论
  • 数据概括
  • 概率
  • 分布
  • 统计推断基础
  • 分类数据推断
  • 数值数据推断
  • 线性回归导论
  • 多元与逻辑回归

来源与使用须知

原始资源
OpenIntro 收录版本:第 4 版(Leanpub PDF 标注更新于 2024-12-30)
收录时间
本站首次收录 2026-10-10

版权与转载

  • CC BY-SA 3.0:可转载和改编,需署名;改编作品须使用相同许可。原站说明
  • 本站只提供原始链接和学习指南,不转载、不镜像课程材料;课程图像来自原站,版权与商标归原权利人;引用时请注明原作者与出处。