如果您对统计机器学习感兴趣，这似乎是当今的热门话题，Tibshirani、Hastie 和 Friedman 的书是非常宝贵的资源。它是最新版本，并有一个独立的网站专门介绍它。

Wikiversity 上的Statistics主题区值得一看。老实说，要成为一个全面的独立教学大纲还有很长的路要走，但有些课程比其他课程更先进，而且当材料不多时，通常会有免费在线资源的链接。

我意识到这可能不是您想要的，但是 R 核心和所有包都带有数据集，可以在这些数据集上练习每个包中的功能。其中许多数据集非常有名，并且通常会给出描述数据的论文的链接。您可以在 R 中使用这些数据集，然后在完成分析后查看论文作者对相同数据的处理。

话虽如此，在任何真实的数据分析问题中都很少有正确的答案，主要是通过意识到您的技术不合适并重新迭代直到达到某种程度的统计来学习。显然，这是一个移动的目标，随着您的技能的提高，旧数据集可能会产生新的见解。