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R 中的假设检验
第 3 步：学习推论统计
一旦您了解了基本的统计概念并了解了它们的实际应用，就可以继续进行推论统计。这将帮助您分析和解释数据。您可以使用假设检验、置信区间和其他相关检验来比较总体中的两组样本。

查看本课程以了解有关不同推论统计概念的更多信息：

使用 R 进行统计推断
Python 推理基础知识
第 4 步：探索高级主题
现在是时候再挑战一下自己了。当您熟悉基本概念后，请探索一些更有 沙特阿拉伯 电话数据 意义的主题。以下是一些需要考虑的事项：

回归分析：它将帮助您了解不同因素之间的关系。它在经济和社会科学等领域非常有用。
时间序列分析：如果您喜欢预测趋势或处理随时间变化的数据，那么这适合您。它在金融和天气预报中很重要。
贝叶斯统计：这种方法可以帮助您在学习新信息时更新您的信念。方便决策和机器学习。
如果它们看起来很复杂，请不要担心：一次做一个。他们将开辟查看数据和解决问题的新方法。

在此阶段，请查阅以下资源：

R 回归课程简介
Python 线性建模课程简介
Python时间序列分析课程
第 5 步：将统计数据应用到项目中
还记得熟能生巧的法则吗？统计也是如此。你在实际情况中使用它们的次数越多，你就会越好地掌握它们。这是理解所有这些概念如何在现实世界中发挥作用的好方法。

因此，如果您想更好地进行数据分析，请参与一些实际项目。您可以在GitHub或Kaggle上找到不同的数据集来运行您想要的任何测试。然后您可以进行回归分析来分析数据并得出结论。

另外，以下是我推荐的一些统计和数据分析指导项目（包括数据集）：

男子和女子足球比赛的假设检验
这位客户会购买你的产品吗？
您的心率告诉您什么？
统计学习计划示例
现在您知道如何一步一步进行，所以是时候开始了。我准备了这个每周学习计划，帮助您从描述性统计和概率等基本概念开始，然后继续进行推论统计和各种测试。

第一周：描述性统计简介
从描述性统计的基础知识开始。理解这些概念对于有效地清理和分析数据至关重要。从简单的数据集开始练习平均值、中位数、众数和标准差等测量。它将帮助您了解这些统计数据如何总结和解释数据。

第 2 周：了解概率
接下来，学习概率的概念。计算事件发生的概率并熟悉基本规则，例如概率加法和乘法。此外，了解条件概率如何根据另一个事件改变一个事件的概率。

研究常见的概率分布以了解数据的分布方式。通过现实生活中的例子进行练习，例如计算在骰子上滚动多个数字的概率。

第 3 周：推论统计的基本概念
了解假设检验的基础知识。他们在临床试验等领域提供帮助，以确定新疗法是否比现有疗法效果更好。

接下来，了解置信区间和 p 值的概念。如果您想就数据做出明智的决策，它们至关重要。在医疗保健研究或体育统计等数据集上实践这些概念将使您能够得出结论。