课程主页: https://www.coursera.org/learn/sas-statistics
在现代数据分析中，正确的统计方法至关重要。在Coursera平台上，我最近参加了一门名为“Statistics with SAS”的课程，收获颇丰。在此，我想分享一下我的学习经历和对此课程的推荐。
该课程专为使用SAS软件进行统计分析的用户设计，内容涵盖t检验、方差分析（ANOVA）和线性回归，以及对逻辑回归的简要介绍。课程开始前，首先为大家详细介绍了课程结构以及数据准备工作。选择合适的数据非常重要，这为后续的学习打下了坚实的基础。
在第二模块中，课程回顾了一些基本的统计概念，比如抽样分布、假设检验、p值及置信区间。这些都是进行数据分析和判断的基石。而一单样本和双样本t检验的应用进一步增强了我们对数据的认识。
第三个模块深入讲解ANOVA和回归分析。在这里，我们学习了图形工具的运用，以判断哪些预测因子比较有效，并通过相关性分析，探索响应变量与预测因子之间的线性关系。
不断深入学习，我们会接触到更复杂的线性模型。该模块教我们如何将单因素ANOVA扩展到双因素ANOVA，以及将简单线性回归扩展到多元回归，提升了解多变量模型的能力。
此外，模型构建及效应选择的模块强调了模型选择的工具，以确保所建立的模型符合统计学前提。这为我们后续的残差分析与模型拟合提供了方法论基础。在这一过程中，我们不仅学会了检查模型假设、识别异常值，还了解到在模型构建过程中避免共线性问题的重要性。
课程的最后几个模块则专注于预测建模和分类模型的构建，确保我们不再局限于单一的统计推理，而是能够有效地预测新的数据。这部分的知识使得我们将学到的统计理解落实到实际中。课程尾声，我们学习了如何分析分类数据，并运用逻辑回归来创建新的分类系统，以实现高效、高质量的预测。
总结来说，“Statistics with SAS”是一个极具价值的课程，不论你是统计学的初学者，还是已经具备一定基础的从业者，都能从中获益良多。老师的授课条理清晰，富有والي理解的实例，能够引导我们掌握复杂的概念。强烈推荐统计学的学生及使用SAS的朋友们加入这门课程，必定会打开你分析数据的新视野！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/sas-statistics