经济学学生学习统计学的资源
许多新经济学学生——以及一些年长的经济学学生——都在努力解决的一个主题是统计学。统计学是经济学的重要工具，可以使数据分析和建模准确且数学正确。更广泛地说，统计数据在我们所有的日常生活中都非常重要，因为这张来自密歇根理工大学的关于应用统计的精彩信息图说明。但是，如果您的背景是社会科学而不是数学，那么统计学可能是一个具有挑战性的学科，因为它不熟悉。不仅有新的概念和术语要学习，而且数学的定量方法也不同于大多数社会科学科目的论证方法。更不用说作业了，这些作业很可能是简答题和任务的形式，而不是散文或更长的答案。
但是，如果您是经济学专业的学生并且正在为统计数据而苦苦挣扎，那么您不必绝望！除了几乎可以肯定会成为您学习一部分的统计课程之外，还有更多资源可以帮助您学习。在本文中，我们将介绍一些可帮助您学习统计数据的不同资源。

网站
当您需要了解特定主题或想要使用特定技术时，您可以快速在线查找信息。如果您只需要一个公式或一个术语的解释，那么 Wikipedia 可能会非常有用，因为他们的一些统计页面是相当高的水平。但是要获得更深入的知识，那么您需要一个专业的统计站点。博客也是有用的知识来源。
一个有用的站点是Discovering Statistics，它是由英国教授 Andy Field 运营的站点。它具有普通本科生所需的所有统计信息，并且以有趣且易于阅读的方式解释了主题。这个网站的一大优势是它是用简单的英语编写的，没有行话或难以理解的术语。如果你更喜欢文字而不是数学，那么这个网站很适合你。
另一个很棒的网站是Stat Trek。该站点包含教程、工具和表格以及统计信息。它面向高年级的高中生，但也涵盖了本科生需要了解的大部分内容。学习让您从头到尾解决问题的教程是建立您对使用统计数据的信心的绝佳方式。
最后，对于更高级的学生来说， Simply Statistics是一个很好的资源。该网站有一个博客，其中包含有关数据科学和访谈的深思熟虑的博客文章、会议信息以及在线学习机构（如 Coursera）的课程或由其他学者独立主持的课程的链接。

播客
需要记住的是，学习统计学不仅仅是记住方程式或特定的统计术语。它还需要对数学、概率和数值准确性有广泛的了解。为了建立更广泛的知识，您可以求助于播客等资源。大多数播客比教科书更有趣、更随意，但这并不意味着它们不是有用的学习工具。此外，您可以在旅行或在家工作时聆听它们，让您在这段停机时间学习。
最受欢迎的统计播客之一是或多或少： BBC 的统计数据背后。该播客每集都会深入探讨一个统计主题，例如最近关于疫苗和群体免疫的事件、评估外援的价值以及如何计算自然灾害后的死亡率。
播客Partially Derivative于 2017 年结束，但仍有大量可用的剧集存档。该播客涵盖了对计算特别感兴趣的“万物数据”，并着眼于与人工智能、深度学习和机器人等主题相关的数据。
最后，由两位数据科学家主持的一个有用的播客是Not So Standard Deviations。他们讨论数据科学领域的最新消息，并深入探讨统计程序 R 的使用、该领域的书籍以及与统计相关主题的具体示例等主题。最近的播客系列文章逐章讨论了 Nigel Cross 的《设计思维》一书。

在线课程
如果您想在统计方面获得更深入的帮助，例如在学期开始前学习某个主题，或者在生病时补上您在讲座中错过的重要内容，那么您可以尝试在线课程。有许多免费的在线课程可供使用，其中可能包括视频讲座、幻灯片、练习等，以教您一个主题。有时课程材料可供您按照自己的进度完成，但通常这些材料将构成您需要数周时间的课程的一部分。
虽然在线课程无法提供面对面课程的直接教学和课堂环境，但它们可以让您快速了解某个主题的要点，从而帮助您增强信心并克服统计难题。我们有一篇完整的文章，其中包含10 门免费的在线统计课程，但我们也会在这里分解一些最好的。
• 斯坦福大学和 Udacity的统计学简介。一门课程总共持续 8 周，面向完全没有大学统计经验的学生。对于担心课程的统计部分并希望提前准备的新本科生来说，这是完美的课程。
• 统计：圣何塞州立大学和 Udacity的决策科学。这个自定进度的课程通常持续大约 4 个月，具体取决于您完成材料的速度。这是一门更高级的课程，适合已经完成统计学入门课程的本科生。本课程所需的背景知识是对比例（分数、小数和百分比）、负数、基本代数（求解方程）以及指数和平方根的基本了解。
• 来自哥伦比亚大学和 EDX的数据科学和分析的统计思维。本课程每周需要 7 至 10 小时，为期 5 周，旨在教授应用于数据科学的统计学原理。这是一门入门课程，无需统计学知识即可开始。
• 从加州理工学院的数据中学习。这是另一门自学课程，因此提供讲座和家庭作业，您可以按照自己的节奏完成它们。该课程通过重点介绍算法和应用在大数据中的应用，教授机器学习的介绍。因为它比其他课程更专业，所以对于有兴趣进入数据科学但想在决定是否参加完整的面对面课程之前获得该主题的一些经验的经济学学生来说，这将是一个不错的选择。

一般兴趣书籍
除了教科书，您还可以从面向公众的更普遍的兴趣书籍中了解统计数据。显然，这些书不会像学术文本那样有深度或细节，但它们阅读起来既快速又有趣，有助于拓宽你的理解。如果您即将放假或有一点空闲时间，并且想在享受乐趣的同时学习，请尝试以下书籍：
点球成金：迈克尔•刘易斯 (Michael Lewis) 的《赢得不公平游戏的艺术》是这部关于统计和棒球的著名电影所依据的书。它讲述了一支苦苦挣扎的棒球队求助于统计学家来帮助他们选择新球员并改善球队的真实故事。这些事件对现代体育运动的运作方式产生了巨大影响，而这本书在付诸实践时作为统计力量的一个例子。
离群值：马尔科姆•格拉德威尔（Malcolm Gladwell）的《成功故事》是另一本获得大量公众追随的著名书籍。它描述了在各个领域取得成功的因素，作为其中的一部分，它涵盖了许多关于概率、统计学和经济学的材料。这不是一本严肃的学术文章，但它是一本有趣且易于阅读的文章。
Freakonomics: A Rogue Economist Explore the Hidden Side of Steven D. Levitt & Stephen J. Dubner 是一本旨在让经济学令人兴奋的书。通过研究流行文化中的主题，它向读者传授经济学的基本原理，包括统计学。作者找到了有趣和古怪的例子，使他们的课程引人入胜且易于阅读。