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01_1.1-学Python统计分析时要注意的几大问题.mp4
02_1.2-中国消费者信心指数项目概况.mp4
03_1.3-连续变量的统计描述（上）.mp4
04_1.4-连续变量的统计描述（下）.mp4
05_1.5-分类变量的频数描述.mp4
06_1.6-分类变量的交叉表描述.mp4
07_2.1-假设检验基本原理.mp4
08_2.2-假设检验基本步骤.mp4
09_2.3-一类错误、二类错误与检验效能.mp4
10_2.4-假设检验注意事项.mp4
11_2.5-单样本t检验的基本原理.mp4
12_2.6-单样本t检验的python实现.mp4
13_2.7-两样本t检验的基本原理.mp4
14_2.8-两样本t检验的scipy实现.mp4
15_2.9-两样本t检验的statsmodels实现.mp4
16_2.10-配对t检验的基本原理.mp4
17_2.11-配对t检验的python实现.mp4
18_3.1-案例独立性的考察.mp4
19_3.2-正态性的图形考察.mp4
20_3.3-正态性的假设检验考察.mp4
21_3.4-正态性考察的python实现.mp4
22_3.5-正态性不满足时的应对策略.mp4
23_3.6-方差齐性的考察和应对策略.mp4
24_3.7-方差齐性考察的python实现.mp4
25_4.1-多组均数比较时面临的问题.mp4
26_4.2-方差分析的基本原理.mp4
27_4.3-单因素方差分析的python实现.mp4
28_4.4-事后两两比较：直接校正检验水准.mp4
29_4.5-事后两两比较方法的选择.mp4
30_4.6-事后两两比较的python实现.mp4
31_5.1-非参数统计分析方法的基本概念.mp4
32_5.2-非参数统计分析方法的基本原理.mp4
33_5.3成组样本比较的非参数方法.mp4
34_5.4成组样本比较非参数方法的实现.mp4
35_5.5-配对样本比较的非参数方法.mp4
36_5.6-配对样本比较非参数方法的实现.mp4
37_5.7-秩变换分析的基本原理.mp4
38_5.8-秩变换分析方法的python实现.mp4
39_6.1卡方检验的基本原理.mp4
40_6.2-卡方检验的scipy实现.mp4
41_6.3-卡方检验statsmodels实现.mp4
42_6.4卡方检验的两两比较.mp4
43_6.5-卡方校正与确切概率法.mp4
44_6.6-配对卡方检验.mp4
45_6.7-分层卡方检验.mp4
46_6.8-二项分布检验的基本原理.mp4
47_6.9-二项分布检验的python实现.mp4
48_7.1-相关分析概述.mp4
49_7.2-相关系数的计算原理.mp4
50_7.3-相关分析的python实现.mp4
51_7.4-OR和RR的基本概念.mp4
52_7.5-OR和RR的python实现.mp4
53_8.1-相关和回归的联系与区别.mp4
54_8.2-线性回归模型概述.mp4
55_8.3-线性回归模型的适用条件.mp4
56_8.4-线性回归模型的标准建模步骤.mp4
57_8.5-线性回归模型的scipy实现.mp4
58_8.6-线性回归模型的statsmodels实现.mp4
59_8.7-多变量回归模型与残差分析.mp4
60_9.1-为什么要估计样本量.mp4
61_9.2-样本量的计算原理.mp4
62_9.3-t检验的样本量估计.mp4
63_9.4-单因素ANOVA的样本量估计.mp4
64_9.5-率的比较的样本量估计开始学习.mp4

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