Estoy de acuerdo con el Usuario-13189252085764635660 en que es prácticamente imposible aprender estadísticas rápidamente y en un nivel relativamente completo . Incluso diría que “aprender estadísticas rápidamente” es similar a “aprender rápido el idioma chino” (¿Cómo aprendo rápidamente el chino?), Y ambas frases son bastante parecidas a las que se llaman OACM .
Dicho esto, uno de los enfoques que creo que podrían ser útiles en ambas áreas (ciencias y aprendizaje de idiomas) es la máxima inmersión posible en el tema. Intento aplicar mi consejo a mí mismo en el área de las estadísticas y, aunque no es una bala de plata, creo que este enfoque tiene algún valor . El segundo enfoque que también estoy tratando de utilizar para mis estadísticas de educación informal es no solo para comprender conceptos de diferentes subdominios, sino para tratar de combinarlos y comprenderlos en el contexto de un marco estadístico temático unificado para el campo. Esta idea se inspiró en la lectura de un excelente libro de Lisa Harlow “La esencia del pensamiento multivariado” . Por lo tanto, he iniciado esta discusión en el sitio de validación cruzada de StackExchange: ¿Cuáles son los criterios y la toma de decisiones para la no linealidad en los modelos estadísticos? (No permita que el título lo confunda: mi intención implícita y mi esperanza es construir un marco unificado).