Статистика

Вводный курс статистики университетского уровня на русском, без пререквизита по матанализу: 24 урока, сведённых из MIT 18.05, Berkeley Data 8 и Harvard Stat 110. Вывод строится симуляцией, а не формулами; отдельные модули — о том, что означает «показано» и где статистическая практика ломается.

Начать с первого урока

Программа

I. Данные и неопределённость

1. Что статистика обещает и чего не обещает
2. Откуда берутся данные и кого в них нет
3. Центр, разброс и форма

II. Случайность

1. Вероятность: частота, а не ощущение
2. Условная вероятность и теорема Байеса
3. Закон больших чисел и центральная предельная теорема

III. Вывод по выборке

1. Выборочное распределение: почему оценка гуляет
2. Доверительный интервал и что он на самом деле значит
3. Бутстрап: вывод без формул

IV. Проверка гипотез

1. Логика нулевой модели
2. Что p-значение не значит
3. Ошибки, мощность и размер эффекта
4. Множественные сравнения и сад расходящихся троп

V. Связь и причина

1. Корреляция: что она измеряет и чего не видит
2. Регрессия и возвращение к среднему
3. Смешивающие факторы и парадокс Симпсона
4. Как устанавливают причину

VI. Байесовский взгляд

1. Обновление: априор, свидетельство, апостериор
2. Два подхода: что отвечает каждый

VII. Где статистика ломается

1. Публикационное искажение
2. p-хакинг и исследовательские степени свободы
3. Кризис воспроизводимости: что показали проекты

VIII. Что с этим делать

1. Как читать работу с числами
2. Что изменилось и что делать самому

Курс читается с включённым JavaScript: тесты, тренажёры и сохранение прогресса без него не работают. Программа и разбор источников целиком есть на странице курса.