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Parts

  1. P1 · [中文] 01 统计学与数据分析导论
  2. P2 · [中文] 02 总体统计与随机抽样
  3. P3 · [中文] 03 随机抽样：样本均值的期望与方差
  4. P4 · [中文] 04 无放回抽样与有限总体校正
  5. P5 · [中文] 05 随机抽样中的样本方差
  6. P6 · [中文] 06 样本均值的正态近似
  7. P7 · [中文] 07 置信区间
  8. P8 · [中文] 08 中心极限定理示例与假设检验
  9. P9 · [中文] 09 假设检验导论
  10. P10 · [中文] 10 假设检验流程
  11. P11 · [中文] 11 第一类与第二类错误
  12. P12 · [中文] 12 假设检验案例：Salk疫苗试验
  13. P13 · [中文] 13 双侧拒绝域：烟草有益？
  14. P14 · [中文] 14 谎言与统计：P-hacking
  15. P15 · [中文] 15 参数估计与分布拟合
  16. P16 · [中文] 16 矩估计法拟合分布
  17. P17 · [中文] 17 矩估计的误差
  18. P18 · [中文] 18 自助法与蒙特卡洛抽样
  19. P19 · [中文] 19 最大似然估计MLE与示例
  20. P20 · [中文] 20 MLE示例：拟合正态分布
  21. P21 · [中文] 21 最大似然估计的性质
  22. P22 · [中文] 22 贝叶斯MAP：扩展最大似然
  23. P23 · [中文] 23 参数估计的一致性
  24. P24 · [中文] 24 卡方检验：两分布是否相同
  25. P25 · [中文] 25 学生t分布
  26. P26 · [中文] 26 假设检验再访：正态、t与卡方
  27. P27 · [中文] 27 卡方与t分布的性质
  28. P28 · [中文] 28 贝叶斯推断概览
  29. P29 · [中文] 29 贝叶斯更新与共轭先验
  30. P30 · [中文] 30 共轭先验示例：正态与指数族
  31. P31 · [中文] 31 高斯混合模型与经验先验
  32. P32 · [中文] 32 贝叶斯推断中的蒙特卡洛与自助法
  33. P33 · [中文] 33 贝叶斯线性回归与最大似然
  34. P34 · [中文] 34 贝叶斯线性回归与MAP估计
  35. P35 · [中文] 35 贝叶斯线性回归Python实战
  36. P36 · [英文] 01 Introduction to Statistics and Data Analysis
  37. P37 · [英文] 02 Population Statistics and Random Sampling
  38. P38 · [英文] 03 Random Sampling: EV and Variance of Sample Mean
  39. P39 · [英文] 04 Sampling Without Replacement (Finite n Correction)
  40. P40 · [英文] 05 Sample Variance in Random Population Sampling
  41. P41 · [英文] 06 Normal Approximation to Sample Mean
  42. P42 · [英文] 07 Confidence Intervals
  43. P43 · [英文] 08 CLT Example and Hypothesis Testing
  44. P44 · [英文] 09 Hypothesis Testing in Statistics
  45. P45 · [英文] 10 Hypothesis Testing Procedure
  46. P46 · [英文] 11 Type I and Type II Errors
  47. P47 · [英文] 12 Hypothesis Testing Example: Salk Vaccine Trial
  48. P48 · [英文] 13 Two-Sided Rejection Regions
  49. P49 · [英文] 14 Lies, Damn Lies, and Statistics... P-Hacking
  50. P50 · [英文] 15 Parameter Estimation and Fitting Distributions
  51. P51 · [英文] 16 Method of Moments
  52. P52 · [英文] 17 Error in the Method of Moments
  53. P53 · [英文] 18 Bootstrapping and Monte Carlo Sampling
  54. P54 · [英文] 19 Maximum Likelihood Estimation (MLE)
  55. P55 · [英文] 20 MLE Example: Fitting a Normal Distribution
  56. P56 · [英文] 21 Properties of Maximum Likelihood Estimation
  57. P57 · [英文] 22 Bayesian MAP Estimation
  58. P58 · [英文] 23 Consistency of Parameter Estimates
  59. P59 · [英文] 24 The Chi-Squared Test
  60. P60 · [英文] 25 Student's t-distribution
  61. P61 · [英文] 26 Hypothesis Testing Revisited
  62. P62 · [英文] 27 Properties of Chi-Squared and t Distributions
  63. P63 · [英文] 28 Bayesian Inference Overview
  64. P64 · [英文] 29 Bayesian Updates and Conjugate Priors
  65. P65 · [英文] 30 Conjugate Priors: Normal and Exponential Family
  66. P66 · [英文] 31 Density Estimation with GMM and Empirical Priors
  67. P67 · [英文] 32 Monte Carlo and Bootstrapping in Bayesian Inference
  68. P68 · [英文] 33 Bayesian Linear Regression and MLE
  69. P69 · [英文] 34 Bayesian Linear Regression and MAP
  70. P70 · [英文] 35 Bayesian Linear Regression [Python]
Description 
华盛顿大学 Steve Brunton（Eigensteve）《统计学与数据分析导论》完整课｜油管合计68万+｜中英双语可切换

📌 本期看点
· 抽样、置信区间、假设检验：把统计推断一次讲透
· MLE / 矩估计 / 卡方与 t 分布：参数估计与检验工具箱
· 贝叶斯更新、共轭先验到贝叶斯线性回归（含 Python）

🧭 观看指南
共 35 讲。P1–P35 中文配音版，P36–P70 英文原声版，可按需切换。

🎯 适合人群
转码自学、数据科学入门、机器学习前补统计基础的同学。

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名校课程-顶级中配 2026-07-29

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