一、课堂教学实录

第一节 绪论

 

 

第二节 统计基础知识（1）

 

 

第三节 统计基础知识（2）

 

 

第四节 抽样分布与参数估计

 

 

二、文献资料

张厚粲、徐建平著.《现代心理与教育统计学》[M]，北京师范大学出版社，2009

舒华著.《心理与教育研究中的多因素实验设计》 （第2版），北京师范大学出版社，2024

谭荣波、梅晓仁编著.《SPSS统计分析实用教程》科学出版社，2007

卢纹岱编著.《SPSS for Windows统计分析》，电子工业出版社，2002

吴明隆编著.《问卷统计分析实务：SPSS操作与应用》、重庆大学出版社，2023

周亦威.《高级统计学》[M].机械工业出版社，2026（研究生大数据统计系列教材）

何晓群.《多元统计分析》（第3版）[M].中国人民大学出版社，2012

邵军.《数理统计》[M].高等教育出版社，2018（高等数理统计研究生核心教材）

陈强.《高级计量经济学及Stata应用》（第2版）[M].高等教育出版社，2014（经管类研究生高级统计实操教材）

李航.《统计学习方法》（第2版）[M].清华大学出版社，2019（现代高级统计、统计学习研究生用书）

刘红云.《高级心理统计》[M].中国人民大学出版社，2019（多元模型、高级统计方法研究生教材）

George Casella,Roger L.Berger.Statistical Inference[M].Duxbury Press，2002；中文译本：《统计推断（原书第2版）》，机械工业出版社，2010

E. L. Lehmann, G. Casella.Theory of Point Estimation[M].Springer，2nd edition（点估计理论，统计研究生经典）

Trevor Hastie,Robert Tibshirani.The Elements of Statistical Learning:Data Mining, Inference, and Prediction[M].Springer，2nd edition（统计学习基础）

John A. Rice.Mathematical Statistics and Data Analysis[M].Cengage；中文译本《数理统计与数据分析》，机械工业出版社，2021

Wolfgang Härdle.Nonparametric and Semiparametric Models[M].Springer，2004（非参数与半参数统计）

Christopher Bishop.Pattern Recognition and Machine Learning[M].Springer，2006（模式识别与机器学习，高级统计建模）

三、线上课程链接

高级社会统计学（智慧树，研究生）：

https://coursehome.zhihuishu.com/courseHome/1000085455/374408/24#teachTeam

概率统计进阶强化（国家高等教育智慧教育平台）：

https://higher.smartedu.cn/course/64388549af1f1b5d3ed14e5e

斯坦福大学Statistical Learning（统计学习，高级统计）：

 https://online.stanford.edu/courses/sohsystatslearningstatisticallearning

UCI高维概率高级统计研究生课程主页：

https://www.math.uci.edu/~rvershyn/teaching/hdp/hdp.html

高等数理统计（北京大学公开课程讲义资源页）：

https://math.pku.edu.cn/teachers/mwfy/Teaching/Statistics/Syllabus.pdf

应用多元统计分析（智慧树慕课）：

https://coursehome.zhihuishu.com/courseHome/202012081001413401

R语言高级统计建模（国家高等教育智慧教育平台）：

 https://higher.smartedu.cn/course/6512290121343f422f512781

非参数统计（中国大学MOOC）：

https://www.icourse163.org/course/HubeiU1002041007

Bayesian Data Analysis贝叶斯统计公开课资源：

https://stat.columbia.edu/~gelman/book/

四、相关课件

获取相关教学课件请下载下方附件。