Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Statistică și Programare Probabilistică în Julia
Statistică de bază
-
Statistică
- Statistici de sumar cu pachetul statistics
-
Distribuții și pachetul StatsBase
- Univariate și multivariate
- Momente
- Funcții de probabilitate
- Eșantionare și RNG
- Histograme
- Estimare de maximă verosimilitate
- Distribuții de produs, trunchiere și cenzurare
- Statistici robuste
- Corelație și covarianță
DataFrames
(Pachetul DataFrames)
- Introducere și extragere de date
- Crearea de Data Frames
- Tipuri de date, inclusiv date categorice și lipsă
- Sortare și unire
- Remodelare și pivotare a datelor
Testarea ipotezelor
(Pachetul HypothesisTests)
- Principiul de bază al testării ipotezelor
- Testul Chi-Squared
- Testul z și testul t
- Testul F
- Testul Fisher exact
- ANOVA
- Teste pentru normalitate
- Testul Kolmogorov-Smirnov
- Testul Hotelling's T
Regresie și analiza de supraviețuire
(Pachetele GLM și Survival)
- Principiul de bază al regresiei liniare și a familiei exponențiale
- Regresie liniară
-
Modele liniare generalizate
- Regresie logistică
- Regresie Poisson
- Regresie Gamma
- Alte modele GLM
-
Analiza de supraviețuire
- Evenimente
- Kaplan-Meier
- Nelson-Aalen
- Cox Proportional Hazard
Distanțe
(Pachetul Distances)
- Ce este o distanță?
- Euclidiană
- Cityblock
- Cosinus
- Corelație
- Mahalanobis
- Hamming
- MAD
- RMS
- Deviația pătratică medie
Statistică multivariată
(Pachetele MultivariateStats, Lasso și Loess)
- Regresie Ridge
- Regresie Lasso
- Loess
- Analiza discriminantă liniară
-
Analiza Componentelor Principale (PCA)
- PCA liniară
- PCA bazată pe nucleu
- PCA probabilistică
- Analiza Independentă a Componentelor
- Regresie pe Componente Principale (PCR)
- Analiza Factorială
- Analiza Canonică a Corelației
- Scalare multidimensională
Clustering
(Pachetul Clustering)
- K-means
- K-medoids
- DBSCAN
- Clustering ierarhic
- Algoritmul Markov Cluster
- Clustering Fuzzy C-means
Statistică Bayesiană și Programare Probabilistică
(Pachetul Turing)
- Modelul Markov Chain Monte Carlo
- Hamiltonian Monte Carlo
- Modele de Amestec Gaussian
- Regresie Bayesiană Liniară
- Regresie Bayesiană în Familia Exponențială
- Rețele Neuronale Bayesiane
- Modele Markov Ascunse
- Filtrare de particule
-
Inferență Variatională
Cerințe
Acest curs este destinat persoanelor care au deja o fundație în știința datelor și statistică.
21 Ore
Mărturii (3)
cunoașterea instruirii, personalizată, toate temele abordate
eleni - EUAA
Curs - Forecasting with R
Tradus de catre o masina
Variația cu exercițiul și arătarea.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Curs - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Tradus de catre o masina
Aplicațiile din viața reală folosind Statcan și CER ca exemple.
Matthew - Natural Resources Canada
Curs - Data Analytics With R
Tradus de catre o masina