【Udemy中英字幕】Learn Statistics & Biostatistics Data Analysis From Scratch

从头学习统计学和生物统计学数据分析

使用 R 编程（编码练习）从最基础到最高级学习统计学和生物统计学的基础知识

讲师：Muhammad Dujana

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您将学到什么

• 与数据及其类型相关的基本概念
• 不同类型的采样策略及其数据收集应用
• 在操作系统中安装 R 和 R-Studio
• R 和 R-Studio 的核心功能以及 R 编程基础知识
• R 软件包的安装及其在编码中的功能使用
• 描述统计和数据可视化的核心概念
• 使用 R 编程计算描述统计和数据可视化
• 概率的概念、类型及其在日常生活中的应用
• 使用 R 编程计算概率
• 相关性的概念及其类型
• 使用 R 编程计算 Pearson、Kendalls 和 Spearman 相关性
• 回归的详细概念及其类型
• 使用 R 编程构建线性和逻辑回归
• 假设检验的详细概念和不同类型的假设检验（Z 检验、T 检验、F 检验、ANOVA、卡方检验）
• 使用 R 编程计算不同的测试统计数据

探索相关主题

• 生物统计学
• 其他 IT 和软件
• 信息技术与软件

要求

• 本课程专为初学者量身定制，无需任何先决条件。即使您是统计学和 R 编程的新手，也不必担心。我们将从最基础的开始，逐步建立您的理解，确保您清楚地掌握每个概念并轻松跟上内容。

描述

欢迎来到我们的第四门课程“从头开始学习统计学和生物统计学数据分析”。在本课程中，您将从数据的最基础开始，然后慢慢地使用不同的统计工具进行数据分析。在大数据和机器学习主导的时代，统计学是让我们理解所收集的大量信息的基石。它提供了数据收集、分析、解释和呈现的方法。本课程不仅使您精通数据语言，还使您能够在商业、科学和技术方面做出明智的决策。

在本课程中，您还将学习 R 编程来计算数据上的不同统计数据。R编程是统计学、生物统计学和数据分析领域最抢手的技能之一。凭借其广泛的库和框架，R 为分析和可视化数据提供了无与伦比的平台，使其成为统计学家和数据科学家不可或缺的工具。本课程提供 R 的实践经验，确保您能够在实际场景中有效地应用统计方法。

本课程分为八个模块

1. 什么是数据？ – 了解数据的基础知识、类型以及如何收集和组织数据。
2. R 编程简介– 深入了解 R 和 R-studio，它是现代数据分析必不可少的统计计算和图形工具。
3. 描述性统计– 学习总结和描述数值数据的基本特征，这对于初步数据探索至关重要。您还将学习如何构建它们的可视化。
4. 处理分类数据– 探索有效管理和分析分类变量的技术。
5. 概率– 深入了解概率概念，这是统计推断的基础支柱。您将在本模块的末尾了解主观、经典、条件等概率概念。
6. 相关性– 发现衡量两个变量之间关系强度和方向的方法。我们将向您解释 Pearson、Kendall 和 Spearman 相关性。
7. 回归– 了解如何对变量之间的关系进行建模并做出预测。我们将教您有关简单线性回归、多元线性回归和逻辑回归的知识。
8. 假设检验– 培养测试假设和根据数据做出决策的能力。您将学习 Z 检验、T 检验及其类型、F 检验、方差分析及其类型以及卡方检验及其类型。

本课程是理论与实践的独特结合。您将学习统计概念的理论，同时还将学习 R 编程以将这些统计概念应用于您的数据。  我们希望这段旅程能为您带来启发。完成本课程后，您将有信心自己分析数据。

本课程适合哪些人：

• 本课程面向广大受众。
• 基础科学专业的学生，​​特别是生命科学专业的学生会发现这门课程特别有益，因为它旨在满足他们的需求并增强他们对科学背景下的 R 编程的理解。
• 以从事数据科学职业为目标的计算机科学专业的学生将从本课程中受益匪浅，因为它提供了 R 编程的基础技能，这对于该领域的数据分析和解释至关重要。
• 收集人口数据并希望独立分析和可视化的社会学家会发现这门课程非常有益，因为它使他们掌握了使用 R 编程有效管理、分析和呈现数据的技能。
• 虽然不太推荐，但分析市场趋势和财务数据的经济学和金融学学生将从本课程中受益，因为它提供了独立进行统计分析和创建有影响力的数据可视化的工具。