BerkeleySTAT151A
- 难度
- 见前置条件
- 形式
- 大学课程
- 语言
- 英文
- 规模
- 33 个课节
- 内容费用
- 免费
- 动手
- 需要动手环境
学完你能
- 学习线性模型，并结合 R 编程与数据进行分析
适合你吗
适合
已具备概率、统计推断和线性代数基础，想系统学习回归与统计建模的学习者。
暂不适合
前置知识不足、需要作业批改或学分证书的人：公开旁听一般不含批改、考试和证书，部分视频也可能不公开。
需要先会
建议先具备：概率、统计推断和线性代数（本站建议）。正式选课要求见原站 syllabus。
课程特点
- 内容侧重
- 侧重实践应用
- 练习与项目
- 官方HW0–5、Lab0–7、课堂quiz和最终项目。用R记录拟合结果与诊断图，并解释统计显著性与实际意义；bCourses/Gradescope只供有权限者提交。
- 学习时长
- 33 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
- 免费主要材料为课程网站发布的讲义，免费公开，参考教材多有免费版；作业提交与 bCourses 需校内账号
来源与使用须知
- 原始资源
- UC Berkeley STAT151A 收录版本：2026 春
- 收录时间
- 本站首次收录 2026-10-10
版权与转载
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