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课程目录
1.1.1 基本概念和学科内涵1
1.1.2 基本概念和学科内涵2
1.2.1 生物统计学发展简史1
1.2.2 生物统计学发展简史2
1.3.1 推断统计学的发展阶段1
1.3.2 推断统计学的发展阶段2
1.4.1 20世纪40年代后生物统计学的重大发展
1.5.1 生物统计学主要术语1
1.5.2 生物统计学主要术语2
1.6 生物统计学步骤与内容
2.1 概率论的基本概念1
2.2 概率论的基本概念2
2.3 随机变量及其分布
2.4 随机变量的数字特征
2.5 数理统计的基本概念
3.1 从统计思维角度认识数据
3.2 认识数据的思维模式
3.3.1 正态分布原理1
3.3.2 正态分布原理2
4.1 预备知识
4.2 从分布到推断
4.3.1 正态分布蕴含的统计思想1
4.3.2 正态分布蕴含的统计思想2
4.4 中心极限定理
4.5 样本均数抽样分布
4.6 统计推断基本思想
4.7.1 参数估计基本原理1
4.7.2 参数估计基本原理2
4.7.3 参数估计基本原理3
4.8.1 假设检验基本原理1
4.8.2 假设检验基本原理2
5.1 推断单一总体均数的理论基础
5.1.1 两独立样本均数之差的置信区间估计
5.1.2 两独立样本均数比较的假设检验
5.1.3 两独立样本方差之比的抽样分布
5.1.4 两独立样本方差之比的置信区间估计
5.1.5 两独立样本的方差齐性检验
5.1.6 两非独立样本均数之差的抽样分布
5.1.7 配对设计资料的统计推断
5.1.7.1 多个样本均数的抽样分布
5.1.7.2 总变异的分解
5.1.7.3 变异组分的分布
5.1.8 多个样本方差的抽样分布
5.2 x²分布:推断单一总体方差的理论基础
5.3 单一总体均数的置信区间估计
5.4 单一总体方差的置信区间估计
5.5 单一样本均数的假设检验
5.6 单一样本的正态性检验
5.7 正态性变换
5.8 单一样本的非正态总体的推断
5.9 两独立样本均数之差的抽样分布
6.1 单一样本率的抽样分布
6.2 单一总体率的置信区间估计
6.3 单一样本率的假设检验
6.4 两样本率之差的抽样分布
6.5 两样本率之差的置信区间估计
6.6 两样本率比较的假设检验
6.7 拟合优度统计量的抽样分布
7.1 相关系数的抽样分布
7.2 回归系数的抽样分布
8.1 学科内涵:统计方法 统计思维 统计思想
1.1.2 基本概念和学科内涵2
1.2.1 生物统计学发展简史1
1.2.2 生物统计学发展简史2
1.3.1 推断统计学的发展阶段1
1.3.2 推断统计学的发展阶段2
1.4.1 20世纪40年代后生物统计学的重大发展
1.5.1 生物统计学主要术语1
1.5.2 生物统计学主要术语2
1.6 生物统计学步骤与内容
2.1 概率论的基本概念1
2.2 概率论的基本概念2
2.3 随机变量及其分布
2.4 随机变量的数字特征
2.5 数理统计的基本概念
3.1 从统计思维角度认识数据
3.2 认识数据的思维模式
3.3.1 正态分布原理1
3.3.2 正态分布原理2
4.1 预备知识
4.2 从分布到推断
4.3.1 正态分布蕴含的统计思想1
4.3.2 正态分布蕴含的统计思想2
4.4 中心极限定理
4.5 样本均数抽样分布
4.6 统计推断基本思想
4.7.1 参数估计基本原理1
4.7.2 参数估计基本原理2
4.7.3 参数估计基本原理3
4.8.1 假设检验基本原理1
4.8.2 假设检验基本原理2
5.1 推断单一总体均数的理论基础
5.1.1 两独立样本均数之差的置信区间估计
5.1.2 两独立样本均数比较的假设检验
5.1.3 两独立样本方差之比的抽样分布
5.1.4 两独立样本方差之比的置信区间估计
5.1.5 两独立样本的方差齐性检验
5.1.6 两非独立样本均数之差的抽样分布
5.1.7 配对设计资料的统计推断
5.1.7.1 多个样本均数的抽样分布
5.1.7.2 总变异的分解
5.1.7.3 变异组分的分布
5.1.8 多个样本方差的抽样分布
5.2 x²分布:推断单一总体方差的理论基础
5.3 单一总体均数的置信区间估计
5.4 单一总体方差的置信区间估计
5.5 单一样本均数的假设检验
5.6 单一样本的正态性检验
5.7 正态性变换
5.8 单一样本的非正态总体的推断
5.9 两独立样本均数之差的抽样分布
6.1 单一样本率的抽样分布
6.2 单一总体率的置信区间估计
6.3 单一样本率的假设检验
6.4 两样本率之差的抽样分布
6.5 两样本率之差的置信区间估计
6.6 两样本率比较的假设检验
6.7 拟合优度统计量的抽样分布
7.1 相关系数的抽样分布
7.2 回归系数的抽样分布
8.1 学科内涵:统计方法 统计思维 统计思想
课程详情
本课程将医学统计学原理与数据科学思维深度融合,有效衔接复杂统计理论与生物医学数据分析实践;学习者通过课程学习,可系统领悟统计学核心方法,逐步具备解决医学科研设计与数据分析问题所需的知识、能力及专业素养。
本课程将医学统计学原理与数据科学思维深度融合,有效衔接复杂统计理论与生物医学数据分析实践;学习者通过课程学习,可系统领悟统计学核心方法,逐步具备解决医学科研设计与数据分析问题所需的知识、能力及专业素养。
本课程将医学统计学原理与数据科学思维深度融合,有效衔接复杂统计理论与生物医学数据分析实践;学习者通过课程学习,可系统领悟统计学核心方法,逐步具备解决医学科研设计与数据分析问题所需的知识、能力及专业素养。












