【英文原声+资料】MIT18.650 统计学应用 |麻省理工2016

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合集 · 数学基础 (45)

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Parts

  1. P1 · 第1讲 统计学导论
  2. P2 · 第2讲 中心极限定理与置信区间
  3. P3 · 第3讲 参数推断
  4. P4 · 第4讲 参数推断与极大似然
  5. P5 · 第5讲 极大似然估计
  6. P6 · 第6讲 极大似然与矩估计
  7. P7 · 第7讲 参数假设检验
  8. P8 · 第8讲 Neyman-Pearson与卡方
  9. P9 · 第9讲 Wald检验与似然比
  10. P10 · 第10讲 拟合优度检验
  11. P11 · 第11讲 KS检验与QQ图
  12. P12 · 第12讲 线性回归
  13. P13 · 第13讲 最小二乘与高斯噪声
  14. P14 · 第14讲 回归显著性检验
  15. P15 · 第15讲 贝叶斯统计
  16. P16 · 第16讲 贝叶斯区间与估计
  17. P17 · 第17讲 主成分分析
  18. P18 · 第18讲 PCA降维
  19. P19 · 第19讲 广义线性模型
  20. P20 · 第20讲 泊松分布与连接函数
  21. P21 · 第21讲 牛顿迭代与Fisher评分
  22. P22 · 第22讲 费雪信息与加权最小二乘
Description 
MIT 18.650《统计学应用》英文原声+双语字幕课｜从参数推断、假设检验讲到回归、贝叶斯和GLM

📌 本期看点
· 极大似然、矩估计：参数怎么估
· 假设检验、拟合优度：结论能不能信
· 回归、PCA、贝叶斯、广义线性模型：统计建模怎么用

🧭 观看指南
共22讲。全程英文原声+双语字幕。原课 playlist 缺第10、16讲，分P按现有22讲连续编号。

🎯 适合人群
数据科学、考研数理统计、转码自学需要系统统计课的同学。先修概率与微积分。

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