本课程《应用统计与R语言》系统讲授统计学核心概念与数据分析方法，并结合强大的R语言工具进行实践。课程从统计基础与数据收集出发，涵盖数据描述、可视化、统计推断、参数估计、假设检验、相关回归分析及非参数统计等内容。通过理论与实践相结合，学员将掌握使用R语言（包括ggplot2）处理、分析和展示数据的完整技能，为从事数据科学及相关领域的研究与应用打下坚实基础。

视频课程目录：
专题一：统计简介
专题二：数据的产生与收集
专题三：数据的描述和展示
专题四：R语言基本操作
专题五：统计推断基础
专题六：参数估计
专题七：假设检验（一）
专题八：假设检验（二）
专题九：相关性与预测
专题十：非参数统计概述




课程详细目录：
├─{01}--专题一：统计简介
│ ├─{01}--1.1课程简介
│ │ (1.1.1)--专题一课件.pdf
│ │ [1.1.1]--1.1课程简介.mp4
│ │
│ ├─{02}--1.2什么是统计？
│ │ [1.2.1]--1.2什么是统计？.mp4
│ │
│ ├─{03}--1.3统计是如何解决问题的？
│ │ [1.3.1]--1.3统计是如何解决问题的？.mp4
│ │
│ └─{04}--1.4为什么要学统计？
│ (1.4.1)--专题一阅读文献.pdf
│ [1.4.1]--1.4为什么要学统计.mp4
│
├─{02}--专题二：数据的产生与收集
│ ├─{01}--2.1数据的产生与收集概述
│ │ (2.1.1)--专题二课件.pdf
│ │ [2.1.1]--2.1数据的产生与收集概述.mp4
│ │
│ ├─{02}--2.2数据收集的方式
│ │ [2.2.1]--2.2数据收集的方式.mp4
│ │
│ ├─{03}--2.3如何获得好的抽样数据（理想环境）？
│ │ [2.3.1]--2.3如何获得好的抽样数据（理想环境）.mp4
│ │
│ └─{04}--2.4如何获得好的抽样数据（实际情形）？
│ (2.4.1)--专题二阅读文献.pdf
│ [2.4.1]--2.4如何获得好的抽样数据（实际情形）？.mp4
│
├─{03}--专题三：数据的描述和展示
│ ├─{01}--3.1数据的描述和展示概述
│ │ (3.1.1)--专题三课件.pdf
│ │ [3.1.1]--3.1数据的描述和展示概述.mp4
│ │
│ ├─{02}--3.2数字描述数值变量的分布
│ │ [3.2.1]--3.2数字描述数值变量的分布.mp4
│ │
│ ├─{03}--3.3图表描述单个变量的分布
│ │ [3.3.1]--3.3图表描述单个变量的分布.mp4
│ │
│ ├─{04}--3.4图形描述数值变量的关系
│ │ [3.4.1]--3.4图形描述数值变量的关系.mp4
│ │
│ └─{05}--3.5数据可视化与ggplot2
│ (3.5.1)--专题三阅读文献.pdf
│ [3.5.1]--3.5数据可视化与ggplot2.mp4
│
├─{04}--专题四：R语言基本操作
│ ├─{01}--4.1R语言基本操作
│ │ (4.1.1)--专题四课件.pdf
│ │ [4.1.1]--4.1R语言基本操作.mp4
│ │
│ ├─{02}--4.2Dataframe简介
│ │ [4.2.1]--4.2Dataframe简介.mp4
│ │
│ └─{03}--4.3ggplot2绘图
│ (4.3.1)--titanic.rar
│ [4.3.1]--4.3ggplot2绘图.mp4
│
├─{05}--专题五：统计推断基础
│ ├─{01}--5.1什么是统计推断
│ │ (5.1.1)--专题五课件.pdf
│ │ [5.1.1]--5.1什么是统计推断.mp4
│ │
│ ├─{02}--5.2概率复习
│ │ [5.2.1]--5.2概率复习.mp4
│ │
│ ├─{03}--5.3两个重要的统计量
│ │ [5.3.1]--5.3两个重要的统计量.mp4
│ │
│ ├─{04}--5.4常见的重要分布
│ │ [5.4.1]--5.4常见的重要分布.mp4
│ │
│ ├─{05}--5.5正态分布的抽样分布定理
│ │ [5.5.1]--5.5正态分布的抽样分布定理.mp4
│ │
│ └─{06}--5.6非正态大样本总体的渐进性质
│ [5.6.1]--5.6非正态大样本总体的渐进性质.mp4
│
├─{06}--专题六：参数估计
│ ├─{01}--6.1参数估计概述
│ │ (6.1.1)--专题六课件.pdf
│ │ [6.1.1]--6.1参数估计概述.mp4
│ │
│ ├─{02}--6.2点估计
│ │ [6.2.1]--6.2点估计.mp4
│ │
│ ├─{03}--6.3点估计的评价标准
│ │ [6.3.1]--6.3点估计的评价标准.mp4
│ │
│ └─{04}--6.4区间估计
│ [6.4.1]--6.4区间估计.mp4
│
├─{07}--专题七：假设检验（一）
│ ├─{01}--7.1假设检验的基本概念
│ │ (7.1.1)--7.1课件.pdf
│ │ [7.1.1]--7.1假设检验的基本概念.mp4
│ │
│ ├─{02}--7.2假设检验的基本原理
│ │ (7.2.1)--7.2课件.pdf
│ │ [7.2.1]--7.2假设检验的基本原理.mp4
│ │
│ ├─{03}--7.3单正态总体均值的假设检验（1）
│ │ (7.3.1)--7.3课件.pdf
│ │ [7.3.1]--7.3单正态总体均值的假设检验（1）.mp4
│ │
│ ├─{04}--7.4单个正态总体均值的假设检验（2）
│ │ (7.4.1)--7.4课件.pdf
│ │ [7.4.1]--7.4单个正态总体均值的假设检验（2）.mp4
│ │
│ └─{05}--7.5多正态总体均值的假设检验
│ (7.5.1)--7.5课件.pdf
│ [7.5.1]--7.5多正态总体均值的假设检验.mp4
│
├─{08}--专题八：假设检验（二）
│ ├─{01}--8.1正态总体方差的假设检验
│ │ (8.1.1)--专题八课件.pdf
│ │ [8.1.1]--8.1正态总体方差的假设检验.mp4
│ │
│ ├─{02}--8.2大样本非正态总体参数的假设检验
│ │ [8.2.1]--8.2大样本非正态总体参数的假设检验.mp4
│ │
│ ├─{03}--8.3总体分布形态的假设检验（一）
│ │ [8.3.1]--8.3总体分布形态的假设检验（一）.mp4
│ │
│ ├─{04}--8.4总体分布形态的假设检验(二)
│ │ [8.4.1]--8.4总体分布形态的假设检验(二).mp4
│ │
│ ├─{05}--8.5统计推断的R语言实现
│ │ [8.5.1]--8.5统计推断的R语言实现.mp4
│ │
│ └─{06}--8.6统计推断的R语言实现（录屏）
│ (8.6.1)--R语言实现课件.pdf
│ [8.6.1]--8.6统计推断的R语言实现（录屏）.mp4
│
├─{09}--专题九：相关性与预测
│ ├─{01}--9.1相关性与预测概述
│ │ (9.1.1)--专题九课件.pdf
│ │ [9.1.1]--9.1相关性与预测概述.mp4
│ │
│ ├─{02}--9.2类别变量之间的相关性
│ │ [9.2.1]--9.2类别变量之间的相关性.mp4
│ │
│ ├─{03}--9.3预测的基本模型
│ │ [9.3.1]--9.3预测的基本模型.mp4
│ │
│ ├─{04}--9.4回归方法：线性回归
│ │ [9.4.1]--9.4回归方法：线性回归.mp4
│ │
│ ├─{05}--9.5一元线性回归
│ │ [9.5.1]--9.5一元线性回归.mp4
│ │
│ ├─{06}--9.6多元线性回归
│ │ [9.6.1]--9.6多元线性回归.mp4
│ │
│ ├─{07}--9.7逻辑回归
│ │ [9.7.1]--9.7逻辑回归.mp4
│ │
│ └─{08}--9.8预测的R实现
│ (9.8.1)--预测的R实现课件.pdf
│ [9.8.1]--9.8预测的R实现.mp4
│
└─{10}--专题十：非参数统计概述
├─{01}--10.1非参数简介概述
│ (10.1.1)--专题十课件.pdf
│ [10.1.1]--10.1非参数简介概述.mp4
│
├─{02}--10.2分布函数的估计
│ [10.2.1]--10.2分布函数的估计.mp4
│
├─{03}--10.3非参数估计与bootstrap
│ [10.3.1]--10.3非参数估计与bootstra.mp4
│
└─{04}--10.4非参数区间估计
[10.4.1]--10.4非参数区间估计.mp4