《应用统计与R语言》PPT课件 陈彩华 南京大学

 
课件内容： 
生活中的统计 
1.1课程简介 
1.2什么是统计？ 
1.3统计是如何解决问题的？ 
1.4为什么要学统计？ 
数据的产生与收集 
2.1 数据的产生与收集概述 
2.2 数据收集的方式 
2.3 如何获得好的抽样数据（理想环境）？ 
2.4 如何获得好的抽样数据（实际情形）？ 
描述性统计和数据可视化 
3.1 描述性统计和数据可视化概述 
3.2 数字描述——数值变量的分布 
3.3 图表描述——单个变量的分布 
3.4 图形描述——数值变量的关系 
3.5 数据可视化与ggplot2 
R语言入门 
4.1 R语言基本语法 
4.2 Dataframe简介 
4.3 R语言的读和写 
4.4 ggplot2绘图 
统计推断基础 
5.1 统计推断概述 
5.2 概率复习 
5.3 两个重要的统计量 
5.4 几个重要的分布 
5.5 抽样分布定理 
5.6 非正态大样本数据的渐近性质 
参数估计 
6.1 参数估计概述 
6.2 点估计 
6.3 点估计的评价标准 
6.4 区间估计 
假设检验 （一） 
7.1 假设检验的基本概念 
7.2 假设检验的基本原理 
7.3 单个正态总体均值的假设检验（1） 
7.4 单个正态总体均值的假设检验（2） 
7.5 多个正态总体均值的假设检验 
假设检验（二） 
8.1 正态总体方差的假设检验 
8.2 大样本非正态总体的参数检验 
8.3 正态性评估（一） 
8.4 正态性评估（二） 
8.5 统计推断的R实现 
相关性与预测 
9.1 相关性与预测概述 
9.2 类别变量的相关性 
9.3 预测的基本模型 
9.4 一元线性回归 
9.5 多元线性回归 
9.6 逻辑回归 
9.7 预测的R实现 
非参数估计 
10.1 非参数估计概述 
10.2 分布函数的估计 
10.3 非参数估计与bootstrap 
10.4 非参数区间估计