统计学学习方法推荐

学习目标:

  • 统计学基础知识
  • 统计(假设)检验相关
  • 用R语言进行统计学相关分析计算

统计学基础知识:

统计学入门路线与基础知识导读

基础入门及偏应用向:

概率论与数理统计;医学统计学

优点:快速了解统计学技术

缺点:统计学基础不扎实,本质上还停留在纯应用层次。

相对完整的统计学学习:

概率论与数理统计;回归分析;实验设计;抽样技术;多元统计学;随机过程;时间序列分析;统计计算

优点:基础绝对扎实,缺点:学习周期长!

老师推荐路线
纯基础理论:

概率论与数理统计;医学统计学;概率论教程

学习顺序:

  • 《医学统计学》李晓松版(可以自学)
  • 《概率论与数理统计》浙江大学 版(MOOC配套视频)
  • 《概率论与数理统计》 陈希孺先生版(自学,要基础,选择阅读)
  • 《概率论基础教程》Sheldon Ross版(外国主流,翻译靠谱,由浅入深,非常推荐!)
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进阶1:

线性代数(先)+多元统计学(后);应用回归分析(大数据分析)


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线代代数是多元统计的基础;多元统计是回归分析的基础;以上两者是机器学习,人工智能的基础;

学习顺序

  • 《应用多元分析》+MOOC
  • 《线性代数及其应用》《应用回归分析》(根据课题状况抽时间看)


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线代:不需要去解,有程序,只需要知道1+1可以加

多元统计:应用

进阶2:

统计学习;机器 学习;


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关于R语言学习:

强烈推荐:《R语言编程艺术》

关于学习的一点建议:

费曼学习法:

  • 第一步:把它教给一个小孩子(复杂拆成简单概念)
  • 第二步:回顾(表述的不清楚的进行回顾)
  • 第三部:将语言条理化
  • 第四部(可选):传授(真正懂,是能把一个复杂的概念以一种简单的方式传授出去

尝试构建自己的知识网络:

  • 思考作者为什么要这么写?
  • 思考编者为什么要这么编?
  • 思考如果换做是你,你会怎么传授知识?

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