Ya había una solicitud de Videos de Estadística Matemática , pero solicitó explícitamente a las personas
videos que proporcionan una presentación matemática rigurosa de estadísticas. es decir, videos que pueden acompañar a un curso que usa un libro de texto mencionado en esta discusión sobre ...
Entonces, al mismo tiempo, me pregunto, ¿qué recomendación tiene para los cursos de video stat / prob - 101?
references
Tal Galili
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Sugeriría Estadísticas 401 (de la Universidad Estatal de Iowa). Este es el enlace para la Lección 1. Hay 64 conferencias en total. (Aquí está el último ). Lamentablemente, no he encontrado los enlaces reunidos en una sola página. También creo que faltan las lecciones 21, 26 y 39. Sin embargo, no recuerdo haber tenido ningún problema en seguir el curso). También puede encontrar los folletos de esta clase publicados aquí .
Algunos otros cursos introductorios en estadística son:
Probabilidad introductoria y estadísticas para empresas
Conceptos básicos de probabilidad y estadística.
Videos de lecciones para estadísticas
Conferencias SLUO 2007 sobre estadísticas
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GD047 vinculado a un video de UC Berkeley sobre estadísticas, y tuve otro. Es similar al Open Courseware del MIT (quizás un poco de menor calidad). Este es para la clase de introducción de estadísticas y probabilidad. Desafortunadamente solo tiene 9 episodios, pero es gratis :).
Transmisión web de UC Berkeley STATS 20
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La Probabilidad Stat 110 de Harvard enseñada por Joseph Blitzstein está disponible en iTunesU o Academic Earth .
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Definitivamente deberías considerar los cursos de Estadísticas en Udacity.
ST101: http://www.udacity.com/overview/Course/st101/CourseRev/1
También hay un curso ST095 sobre Udacity, al que me habría vinculado pero el enlace fue bloqueado en esta respuesta. Reemplace el 101 en el enlace de arriba con 095.
EdX, que es un consorcio entre Harvard, MIT y Berkeley, también tiene un curso de estadísticas de Berkeley
http://www.edx.org/courses/BerkeleyX/Stat2.1x/2013_Spring/about
Espero que esto ayude.
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He estudiado en Estadística matemática con aplicaciones de John E. Freund (7ª edición) en la Universidad de Friburgo. De hecho, es un buen libro, pero también necesitaría un manual de soluciones porque los ejercicios al final de cada capítulo no son triviales.
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