课程目标
本新版统计学学习课程致力于培养学员在数字化时代下，灵活运用统计学思维与方法解决复杂实际问题的能力。不仅要让学员掌握经典统计学理论，更注重提升其数据处理、分析及解读的实操水平，使其能够应对海量、高维且复杂的数据场景。通过课程学习，学员应能熟练运用前沿统计软件和工具，对各类数据进行高效分析，精准挖掘数据背后的信息，为决策提供有力支持，同时具备批判性评估统计研究与结论的素养。
课程内容
现代数据收集技术：突破传统调查方式，引入大数据采集方法，如网络爬虫技术用于收集互联网公开数据，传感器数据采集技术在物联网场景中的应用等。详细讲解数据质量控制要点，包括如何识别与处理错误数据、缺失数据及异常值，确保数据的准确性与完整性，为后续分析奠定坚实基础。
描述性统计进阶：在传统描述性统计指标（均值、中位数、方差等）基础上，拓展到分位数回归、稳健统计量等更具鲁棒性的方法，以应对数据中的极端值和复杂分布。深入介绍数据可视化的多元技术，除常见图表外，还涵盖交互式可视化工具（如 Plotly）的使用，使学员能够以直观、生动的方式呈现数据特征，有效传达信息。
概率与分布拓展：全面解析经典概率分布（正态分布、二项分布等）在现代场景中的应用，同时引入新兴的概率模型，如贝叶斯网络用于处理不确定性和复杂关系。深入探讨随机过程在金融市场波动、信号处理等领域的应用，帮助学员理解动态数据的变化规律。
推断统计革新：除传统的参数估计与假设检验方法外，着重讲解自助法（Bootstrap）、刀切法（Jackknife）等现代重抽样技术，提升推断的准确性与可靠性。引入高维数据分析中的变量选择方法，如 Lasso 回归，解决数据维度灾难问题，使学员能够在复杂数据中筛选出关键变量进行有效推断。
回归分析升级：在多元线性回归基础上，拓展到广义线性模型（GLM），适应不同类型因变量（如计数数据、二分类数据）的建模需求。深入讲解非线性回归模型，如多项式回归、样条回归，以及时间序列回归在预测领域的应用，帮助学员构建更贴合实际数据的回归模型。
机器学习与统计融合：介绍机器学习中的监督学习算法（如决策树、随机森林、支持向量机）与统计分类、回归方法的关联与差异，让学员理解如何从统计学视角优化机器学习模型。引入无监督学习中的聚类分析、主成分分析等技术，用于数据降维与模式发现，拓宽学员在数据分析中的思路与方法。
统计实践与案例分析：通过丰富的实际案例，涵盖金融、医疗、电商、社会科学等多个领域，引导学员运用所学知识解决真实问题。从数据收集、清洗到分析、解读与决策建议，全流程培养学员的实践能力。同时，鼓励学员参与实际项目，如市场调研数据分析、医疗数据挖掘等，积累实战经验。

课程目录：