统计建模教程：从基础到应用，涵盖假设检验、回归分析、聚类分析等

统计建模主题内容

假设检验和推断统计：该主题涵盖基础统计推断和假设检验，包括参数估计和置信区间的计算，以及假设检验的类型和如何运用它们来解决实际问题。
回归分析：该主题涉及线性与非线性回归模型的构建和解释，包括多元回归、逻辑回归和时间序列模型。
方差分析：该主题涵盖方差分析的类型和如何运用它们来解决实际问题，包括单因素方差分析、双因素方差分析和方差分析的推广。
因子分析：该主题涉及因子分析的类型和如何运用它们来解决实际问题，包括主成分分析、因子旋转和因子得分的计算。
聚类分析：该主题涉及聚类分析的类型和如何运用它们来解决实际问题，包括层次聚类和k-means聚类。
时间序列分析：该主题涉及时间序列分析的类型和如何运用它们来解决实际问题，包括趋势、周期性和季节性的分析以及ARIMA模型的构建。
生存分析：该主题涉及生存分析的类型和如何运用它们来解决实际问题，包括生存函数、危险函数和生存模型的构建。
非参数统计：该主题涉及非参数统计方法的类型和如何运用它们来解决实际问题，包括秩和检验、Kolmogorov-Smirnov检验和Wilcoxon符号秩检验。
大数据分析：该主题涉及如何处理大数据集和如何运用机器学习算法来解决实际问题，包括数据挖掘、机器学习和深度学习。
贝叶斯统计：该主题涉及贝叶斯统计的基本原理和如何运用它来解决实际问题，包括贝叶斯推断、马尔科夫链蒙特卡罗方法和贝叶斯网络。