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chapter-01 · 混合

第 01 章 · 探索性数据分析

从原始记录看清变量、缺失与分布

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chapter-02 · 混合

第 02 章 · 分布

用频数表和直方图检查样本的形状与集中趋势

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chapter-03 · 混合

第 03 章 · 概率质量函数

把离散变量的频率转为可比较的概率质量函数

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chapter-04 · 混合

第 04 章 · 累积分布函数

用累积概率和百分位数比较观测值的位置

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chapter-05 · 混合

第 05 章 · 建模分布

比较理论分布与经验数据,检视模型是否合适

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chapter-06 · 混合

第 06 章 · 概率密度函数

理解连续变量的密度,并比较直方图与核密度估计

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chapter-07 · 混合

第 07 章 · 变量间关系

通过散点、相关和分组比较识别关联及其边界

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chapter-08 · 混合

第 08 章 · 估计

从样本统计量走向标准误、置信区间与重抽样

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chapter-09 · 混合

第 09 章 · 假设检验

用置换检验和 p 值评估数据与假设之间的差异

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chapter-10 · 混合

第 10 章 · 线性回归

量化变量之间的线性关系并解释模型残差

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chapter-11 · 混合

第 11 章 · 多元与逻辑回归

在多个解释变量下区分连续结果和分类结果

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chapter-12 · 混合

第 12 章 · 时间序列

分离趋势、季节与短期波动,再讨论预测边界

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chapter-13 · 混合

第 13 章 · 生存分析

把事件发生时间与尚未观察到事件的删失记录分开处理

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chapter-14 · 混合

第 14 章 · 解析方法

连接抽样分布、中心极限定理、t 检验与卡方检验

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integrated-01 · 混合

飞碟射击成绩是否服从二项分布

对比理论二项模型、蒙特卡洛模拟与奥运资格赛真实成绩。

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integrated-02 · 混合

道琼斯长期收益与缓冲策略

从价格序列计算收益率,比较算术与几何平均,并用重抽样表达长期不确定性。

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integrated-03 · 混合

傅里叶分量与周期信号提取

用频谱、正弦回归和低频重建理解周期信号,也讨论真实温度序列。

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integrated-04 · 混合

逐月地表温度序列的清洗与分解

把宽表整理成长表,比较季节项、趋势项和残差。

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integrated-05 · 混合

用 Bootstrap 比较两组离散程度

比较标准差、变异系数与稳健离散指标,避免只凭显著性下结论。

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integrated-06 · 混合

超级碗赔率中的概率与期望值

将赔率换算为隐含概率,辨析期望值与庄家抽水的关系。

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gis-01 · 混合

空间点模式:最近邻与方格计数

用方格计数和最近邻指数判断点分布更接近聚集、随机还是均匀。

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gis-02 · 混合

空间自相关:Moran’s I 与 Geary’s C

度量相邻空间单元属性的相似性,并用置换方法检验空间结构。

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gis-03 · 混合

空间插值:从离散观测到连续表面

比较 IDW 与普通克里金,讨论半变异函数和预测不确定性。

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gis-04 · 混合

时空热点与下一步预测

用邻域统计识别热点,并比较朴素、时间自回归与时空预测。

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gis-05 · 混合

地理加权回归与空间非平稳性

检视变量关系是否随位置变化,并与全局 OLS 进行比较。

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course-guide · 混合

课程路线与数据来源说明

用清晰口径了解 14 章实验、6 个综合案例和 5 个 GIS 扩展,并区分真实数据、模拟练习与待核验资源。

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