统计学是应用数学的一个分支，涉及从定量数据中收集、描述、分析和推断结论。统计学依靠的数学理论主要为微积分、线性代数和概率理论。统计学家特别关心如何从小样本的可观察到的特征中得出关于大群体和一般现象的可靠结论。统计学几乎应用于几乎所有科学学科，如物理，社会科学，商业和制造业。
在分析数据时使用两种类型的统计方法：描述性统计和推断统计。统计学家测量和收集有关样本中个人或元素的数据，然后分析这些数据以生成描述性统计数据。然后，他们可以使用这些被观察到的样本数据特征，对更广泛的参数的未测量特征进行推断或有根据的猜测。
统计Statistics代写相关科目：
复杂样品设计调查数据分析Analysis of Survey Data from Complex Sample Designs
异常检测Anomaly Detection
R 中的贝叶斯统计Bayesian Statistics in R
生物统计学–医学和公共卫生Biostatistics – For Medical Science and Public Health
分类数据分析Categorical Data Analysis
集群分析Cluster Analysis
离散选择建模和连结分析Discrete Choice Modeling and Conjoint Analysis
生态和环境抽样Ecological and Environmental Sampling
流行病学统计Epidemiologic Statistics
金融风险建模Financial Risk Modeling
预测分析Forecasting Analytics
通用线性模型Generalized Linear Models
交互式数据可视化Interactive Data Visualization
贝叶斯计算和技术介绍Introduction to Bayesian Computing and Techniques
贝叶斯等级和多层次模型介绍Introduction to Bayesian Hierarchical and Multi-level Models
贝叶斯统计学简介Introduction to Bayesian Statistics
多面拉施测量Many-Facet Rasch Measurement
R 中的映射Mapping in R
矩阵代数Matrix Algebra
最大可能性估计Maximum Likelihood Estimation
元分析Meta Analysis
混合和分层线性模型Mixed and Hierarchical Linear Models
建模计数数据Modeling Count Data
多变量统计Multivariate Statistics
NLP 和深度学习NLP and Deep Learning
线性编程优化Optimization with Linear Programming
说服分析和定位Persuasion Analytics and Targeting
回归分析Regression Analysis
风险模拟和排队Risk Simulation and Queuing
样本大小和功率测定Sample Size and Power Determination
使用 R 的 GIS 的空间统计Spatial Statistics for GIS Using R
SQL –数据库查询简介 SQL – Introduction to Database Queries
概率和研究设计Probability and Study Design
推论和关联Inference and Association
ANOVA和回归ANOVA and Regression
使用 R 的结构方程建模 （SEM）Structural Equation Modeling (SEM) Using R
调查分析Survey Analysis
调查设计和取样程序Survey Design and Sampling Procedures
生存分析Survival Analysis
数据科学的伦理实践The Ethical Practice of Data Science
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