标签： 非参数检验

课程链接: https://www.coursera.org/learn/inferential-statistics

在数据驱动的时代，统计学成为解读信息的关键工具。Coursera上的《Inferential Statistics》课程，正是为那些希望提升数据分析能力的学习者量身打造的优质课程。本课程由基础统计知识入手，逐步带领学生掌握假设检验、类别关联分析、回归分析、方差分析以及非参数检验等核心内容。课程内容丰富，讲解深入浅出，非常适合希望系统学习推断统计的学生和专业人士。

课程特色包括：
– 详细讲解显著性检验、p值等基础概念，建立坚实的统计基础
– 通过实例介绍两组比较、类别关联、线性回归、多元回归、方差分析等多种常用统计方法
– 介绍非参数检验，扩展应对不同数据类型的分析能力
– 课程提供丰富的练习与模拟考试，帮助巩固学习成果

无论你是统计学初学者，还是希望提升数据分析技能的研究人员，这门课程都能为你提供实用的知识和技能。学习完毕后，你将能够独立进行数据推断，科学判断群体关系，为科研和实际工作提供有力的数据支持。

强烈推荐给所有对数据分析充满热情的朋友们！赶快加入Coursera，开启你的统计学之旅吧！

课程链接: https://www.coursera.org/learn/inferential-statistics

课程链接: https://www.coursera.org/learn/biostatistics-2

在现代生物统计领域，掌握扎实的统计基础对于科研和实践都至关重要。Coursera平台上的《Mathematical Biostatistics Boot Camp 2》课程，正是为希望提升数据分析能力的学者和从业者量身打造的优质课程。

该课程系统讲解了多种核心统计概念，包括假设检验、两组独立样本的比较以及二项分布的分析方法。课程内容丰富，涵盖了假设检验的基本原理、功效分析，深入讲解了比值比、相对风险和风险差的计算方法，并介绍了delta法用于置信区间的构建。此外，课程还涉及了在离散数据环境下的检验方法，如Fisher精确检验和列联表分析，以及一些重要的非参数检验技术。

课程采用视频讲解与习题相结合的教学方式，帮助学员在学习中实际操作，加深理解。经过系统学习后，你将能够熟练运用各种统计检验方法，提升数据分析的效率与准确性。

我强烈推荐这门课程给所有对生物统计和数据分析感兴趣的学者、研究人员以及医药行业的从业者。无论你是刚入门的学生，还是想巩固基础的从业者，这门课程都能带给你宝贵的知识和实践经验，助你在科研和工作中游刃有余。

课程链接: https://www.coursera.org/learn/biostatistics-2