作者charliedung (aaa)
看板Python
標題[問題] 有沒有推薦的統計課程
時間Tue May 21 09:57:09 2024
打擾了
想問有沒有推薦偏向實務性的傳統統計線上課程或書
本身讀的是醫療相關科系
最近因為興趣在學機器學習、神經網路
在收集資料階段也想要會傳統統計
有先看過網路推薦的台大開放統計學課程
能理解大致上的概念
但實作的時候發現有我蠻多東西不知道
例如t檢定前要檢查統計分佈跟變異數
但case>30的時候就算非常態分佈仍然能用t檢定
迴歸模型要檢查分佈、抓異常值
odds ratio/hazard ratio/生存分析怎麼做
為什麼要分unadjusted跟adjusted ORs等等
所以想找個更深入的課程弄清楚
希望是偏實務性如什麼樣的資料/條件該選什麼統計方法、用之前要檢查什麼東西之類的
太數學的我可能看不懂也記不起來
現在會用python跟r
不考慮sas跟spss等付費軟體（工作場所不會買）
純統計教學可有跟工具搭配的更好
資料處理部分已經會用python或r來弄
可接受Udemy等付費線上課程
之前買python bootcamp每堂課都會有作業實作收穫良多
不過coursera plus就有點超出預算（生活繁忙可能會看好幾個月）
感謝大家
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1F：→ Hsins: 個人覺得 Udemy 上統計課程偏簡單，想要扎實一點的話可以看 05/21 10:06
2F：→ Hsins: 清華大學鄭少為老師的課，但就會比較多數學了；陳正倉老師 05/21 10:06
3F：→ Hsins: 寫的應用統計學比較淺顯易懂，例子也比較接近生活。前者是 05/21 10:06
4F：→ Hsins: 線上可以找到影音，後者可以去書局或圖書館翻翻看 05/21 10:06
5F：→ charliedung: 感謝推薦 書查了一下目錄好像蠻適合的 會找時間去圖 05/21 19:49
6F：→ charliedung: 書館借 清大的很多人推不過對我來說有點硬 可能會留 05/21 19:49
7F：→ charliedung: 到最後再研究XD 05/21 19:49
8F：推 chang1248w: 少為把拔 05/21 23:17
9F：→ chang1248w: 不過傳統統計在ML, DL的佔比越來越少 05/21 23:17
10F：→ yhliu: 單一課程似乎很難滿足你的需要，一般性適合的課程網路上不 05/22 07:39
11F：→ yhliu: 確知有沒有，需要的話就查詢統計學系所的統計方法統計分析 05/22 07:41
12F：→ yhliu: 或資料分析類的課程，但不一定符合和滿足你的需求。 05/22 07:42
13F：→ yhliu: 如 odds ratio, adjusted odds ratio 是在離散（類別）資料 05/22 07:43
14F：→ yhliu: 分析， hazard ratio 是在存活分析。至於什麼 n > 30 可用 05/22 07:45
15F：→ yhliu: t 檢定是基本統計學課程中學到的吧，但可惜嚴格來說那是錯 05/22 07:46
16F：→ yhliu: 誤的，是對中央極限定理及 t 分布的錯誤理解所造成的。較正 05/22 07:48
17F：→ yhliu: 確的說法在某些英文統計教本中可看到，例如Moore, D. S.的 05/22 07:52
18F：推 hohiyan: 醫療相關領域的話那從生物統計的課程去找可能較好入門 05/22 10:43
19F：→ mantour: 請教yhliu大, 有看過說t統計量(不是t分布) 本身 05/23 11:11
20F：→ mantour: 會converge in distribution to normal不需要母體是 05/23 11:27
21F：→ mantour: normal, 例如考慮單樣本, mu=0的情況 05/23 11:30
22F：→ mantour: sqrt(n)*(sample mean) converge in distribution to 05/23 11:38
23F：→ mantour: N(0,1), 而sample variance converge in prabability to 05/23 11:38
24F：→ mantour: sigma^2 given iid and finite 2nd moment 05/23 11:47
25F：→ mantour: 因此s.m. / s.e. converge in distribution to N(0,1) 05/23 11:49
26F：→ mantour: 不需要population是常態, 不知道這個說法有沒有問題 05/23 11:50
27F：→ mantour: 不過實際上明顯不是常態或是有極端值都會用無母數 05/23 11:52
28F：→ yhliu: t 統計量漸近常態，用的是中央極限定理，大數法則，和 05/24 08:15
29F：→ yhliu: Slutsky 定理。首先，t 統計量的分子應用CLT漸近常態，其次 05/24 08:17
30F：→ yhliu: t 的分母, 樣本變異數引用 LLN 收斂至群體變異數；最後， 05/24 08:19
31F：→ yhliu: 引用 Slutsky 定理完成證明。當然，群體分布需具有平均數 05/24 08:22
32F：→ yhliu: 變異數，這不僅是分子中的樣本平均數適用 CLT 的條件，也是 05/24 08:23
33F：→ yhliu: 分母中樣本變異數收斂至群體變異數所需條件。 05/24 08:24
34F：→ yhliu: 承先前我的看法，如統計方法一類的課程可能一學期介紹幾種 05/24 08:32
35F：→ yhliu: 統計方法，但都不會深入，如統計分析或資料分析，可能是分 05/24 08:33
36F：→ yhliu: 析方法的實際操演步驟，甚至不談原理。而這些絕不可能涵蓋 05/24 08:36
37F：→ yhliu: 個人需要或有興趣的各種方法，專門針對個人興趣的應用領域 05/24 08:37
38F：→ yhliu: 的課程可能好一點，但大概也只是方法的粗淺介紹。舉個例子 05/24 08:39
39F：→ yhliu: 如迴歸分析中影響點特異點偵測，模型診斷殘差分析等，大概 05/24 08:41
40F：→ yhliu: 只能在迴歸分析或迴歸模型這樣的課程學到，先前說的包含多 05/24 08:43
41F：→ yhliu: 種分析方法的課程最多只能從一個例子學到選擇模型的程序及 05/24 08:46
42F：→ yhliu: 從幾個殘差圖許看模型中存在的重大問題，很難學到較完整的 05/24 08:47
43F：→ yhliu: 分析程序。另外，現在很多人使用統計都是依賴套裝軟體，上 05/24 08:49
44F：→ yhliu: 課也多是軟體應用操作，要學到原理可能還需專門課程及專書 05/24 08:52
45F：推 bruce89: 請問原po說的python bootcamp是在Udemy的嗎？謝謝 06/01 14:32
46F：→ charliedung: 對 我是買這個“100 Days of Code: The Complete Pyt 06/01 15:33
47F：→ charliedung: hon Pro Bootcamp” 他內容很多 我只看前面一小部分 06/01 15:33
48F：→ charliedung: 就開始找自己想弄的題目寫了 06/01 15:33
49F：推 jasonfun44: 你應該沒完全看懂台大開放式課程，你說的問題如果有 06/05 14:21
50F：→ jasonfun44: 看懂，應該很容易理解你的問題 06/05 14:21
51F：→ jasonfun44: 自己重複看了5遍以上，每一個老師教的觀念都要真的懂 06/05 14:23
52F：→ jasonfun44: ，似懂非懂，就算看再進階的課程都只是徒增自己的困 06/05 14:23
53F：→ jasonfun44: 惑 06/05 14:23
54F：→ jasonfun44: 統計基礎要紮實，不然只會套模型，哪天連違反基本假 06/05 14:27
55F：→ jasonfun44: 設也不知道 06/05 14:27