浙江大学张彩伢教授的多元统计课件，讲得真是蛮透彻的。逻辑清晰，例子也接地气，适合刚入门或者想深入理解多变量的同学。课件里头像多元回归、主成分、判别这些经典方法都讲到了，重点也突出，配合图表理解起来还挺轻松。

多元线性回归的推导过程不啰嗦，公式写得明白，代码实现也有提示。像Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk + ε这种模型公式，估计你早就见过，不过这里配上了实际案例，立马就清晰多了。

共线性问题在项目里经常碰到，比如几个特征变量高度相关，结果导致模型结果飘忽不定。课件里讲了怎么用岭回归、主成分这些办法来规避，嗯，还挺实用的。

再比如主成分（PCA），多人一听就觉得复杂，其实就是把信息“压缩”成几个关键维度。张老师用直观的例子解释了怎么“保留主要信息，舍弃冗余数据”，学完你自己也能手撸一个pca.fit_transform()了。

方差（ANOVA）和判别这种分类/对比类的技巧也讲得比较系统，尤其是在用 SPSS 这类工具的时候，课件给了蛮多操作截图，照着练基本不会出错。

想查细节的，你也可以顺手看看这几个拓展资料，像多重共线性办法、Matlab 中的多元回归、还有判别，都挺贴近实战。

如果你最近在搞数据建模或者想强化统计底子，这份课件真的可以放心推荐一波。内容不啰嗦，案例又实在，适合前端、数据师、产品都来看看。