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統計學課程主要圍繞四個核心目標展開：
1.理解統計概念和術語：例如“抽樣分布”“置信區間”“假設檢驗”等。這些是建立整個統計推理框架的基礎，對數學邏輯要求高，很多學生容易混淆這些概念。
2.比較估計和檢驗方法的統計特性：這涉及對不同統計方法在準確性、偏差、方差等維度上的分析，有一定推導和數學計算難度。
3.在單樣本與雙樣本情境下進行推斷分析：包括t檢驗、卡方檢驗等，需要學生掌握不同場景下的選擇方法和公式。
4.使用R語言進行數據分析與可視化：這是本課程最大的技術門檻之一。R語言不僅語法與其他編程語言不同，還涉及很多統計庫、數據處理函數，讓不少同學摸不著頭腦。
小測驗(10%)：主要考查基礎概念和計算技巧，建議每次課后及時復習。
期末考試(80%)：這是最重要的一部分，覆蓋整學期內容。考試中計算類題目較多，必須熟練掌握公式推導過程和解題步驟，特別是置信區間計算和假設檢驗的拒絕域判斷。
報告(10%)：通過撰寫數據分析報告，展示對統計學在實際問題中應用的理解能力，這一部分通常需要借助R語言完成。
基礎編程:基本語法和數據類型;控制結構;函數和函數參數;錯誤處理和調試技術
數據結構和操作:向量、矩陣和數據框的操作;數據合并、連接和reshape;數據清潔和預處理;數據可視化
統計分析:描述性統計;推斷統計;linerregression和generalized linear models;時間序列分析和預測
機器學習:監督學習(例如線性回歸、決策樹、隨機森林);非監督學習(例如k-Means聚類、層次聚類);神經網絡和深度學習;模型評估和選擇
數據可視化:Base R圖形;ggplot2庫;Shiny應用程序 untuk互動可視化
數據操作和清潔:dplyr庫，數據操作(例如過濾、分組、匯總);tidyr庫對于數據變換(例如pivotTable、melt);readr和writer庫對于讀寫數據文件
閱讀原文：http://m.brains-tank.com/news/28697_61.html
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