Instructor: Hu Chuan-Peng (PhD), School of Psychology, Nanjing Normal University
Teaching assistants: Liu, Yi-Kang; Sun, Shu-Ting, School of Psychology, Nanjing Normal University
Shield:
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| 序号 | 春季学期内容 | 序号 | 秋季学期内容 |
|---|---|---|---|
| 1 | 统计学的历史与意义 (02-22) | 1 | 方差分析的基本原理 |
| 2 | 概率与概率分布 (03-01) | 2 | 完全随机方差分析 |
| 3 | 数据与数据可视化 (03-08) | 3 | 随机区组和重复测量的方差分析 |
| 4 | 集中量数和离散量数 (03-15) | 4 | 多因素方差分析 |
| 5 | 离散变量概率分布(03-22) | 5 | 回归分析的基本原理 |
| 6 | 正态分布 (03-29) | 6 | 一元回归分析 |
| 7 | 标准分数 (04-12) | 7 | 多元回归分析 |
| 8 | 参数估计1 (04-19) | 8 | 广义线性模型与逻辑回归 |
| 9 | 参数估计2 (04-23, 补05-03) | 9 | 分层线性回归 |
| 10 | 假设检验（Fish）(04-26) | 10 | 线性模型作为一个统计框架 |
| 11 | P值 (05-10) | 11 | 卡方检验&列联表分析 |
| 12 | 两类错误 (05-17) | 12 | 降维分析------以EFA和Cluster analysis为例 |
| 13 | 相关和相关显著性 (05-24) | 13 | 非参检验和permutation |
| 14 | z检验和单样本t检验 (05-31) | 14 | bootstrap 与 simulation |
| 15 | 双样本t检验 | 15 | 贝叶斯因子: t-test |
| 16 | (补)线性代数 | 16 | 贝叶斯因子: F-test |