Selvamuthu和Das-2018-Introduction to Statistical Methods统计学入门方法

抽样与数据 描述性统计 概率主题 离散随机变量 连续随机变量 正态分布 中心极限定理 置信区间 单样本假设检验

第一章 统计学与数据收集 第二章 基本统计分析 第三章 SPSS的简单应用 第四章 数理统计的基本概念 第五章 假设检验 第六章 方差分析 第七章 回归分析 第八章 时间序列分析 目录

杜克大学统计学课程项目包括： 手写数字识别：基于 SVM 的机器学习项目 La Quinta 和 Denny's：从网站抓取信息 人口统计分析 停车大战：处理 1.7GB 的曼哈顿数据，包含 910 万个观测值的 43 个变量。进行地理编码并使用 SVM 重建纽约市的警区。

基础统计学笔记详细记录了数据的收集、分析和解释过程。通过对数据的整理和分析，帮助我们理解数据背后的规律和特征，从而做出准确的决策。笔记涵盖了数据类型、抽样方法、概率论、统计量和参数估计等关键知识点，总共78页，为学习统计学的学生提供了一份完整的学习资料。

这是一份优秀的数学建模和概率论资料，希望能对大家有所帮助！

《多元统计学应用 R》教材提供目录索引，方便查阅特定内容。

机器学习入门的好帮手《An Introduction to Statistical Learning》，内容是实打实的干货，讲算法也讲怎么用 R 来跑例子，蛮接地气的。尤其对新手来说，配套代码不复杂，R 语言上手快，跑个逻辑回归、KNN 都直观。 内容涵盖了常见的监督学习和非监督学习，像是linear regression、classification tree、SVM都有讲，例子也比较实在，不是那种光讲原理不落地的书。你可以一边看书一边用 R 操作，理解就更深。 顺手推荐几个相关资源，像使用 R 语言入门机器学习这篇，对理解书中例子有；R 语言实战开发则更偏向项目实战；要是你想比较 Pyth

数据挖掘里的数学基础，The Elements of Statistical Learning算是绕不开的一本。内容硬核，推导也比较多，适合那些想深挖机器学习底层逻辑的朋友。你要是数学功底还行，看这本准没错，虽然不轻松，但收获真的大。 统计学习的核心算法、Lasso、稀疏建模这些都有讲，像支持向量机、Boosting 也都有提到。讲得比较系统，适合你做算法原理或者准备走科研路线的场景。 不过说实话，这本书对数学要求挺高，线性代数、概率论、高数都要跟得上。建议你先补一下基础，比如可以看看机器学习数学基础那篇，把数学铺垫好。 有意思的是，它对 R 语言也有点支持，如果你平时用 R，可以顺手看看统计

根据给定的文件信息，我们可以总结出以下几个关键知识点： 统计调查方式 概率抽样： 简单随机抽样：从总体中随机抽取样本，每个个体被抽中的概率相等。 分层抽样：先将总体分为若干个层次或类别，然后在每一层内进行简单随机抽样。 整群抽样：将总体分为若干个群体，随机抽取部分群体作为样本。 系统抽样：按照一定的规则从总体中选取样本，例如每隔k个个体抽取一个。 多阶段抽样：结合以上多种抽样方法，分阶段地抽取样本。 非概率抽样： 方便抽样：基于方便原则选取样本，如街头拦截调查。 判断抽样：根据研究者的判断选取样本。 自愿抽样：让感兴趣的个体自愿参与调查。 滚雪球抽样：通过已有的样本成员推荐新的样本成