Schița de curs

Metoda științifică, Probabilitate și Statistics

  • O scurtăistorie a statisticilor
  • De ce putem fi "convinși" de concluzii
  • Probabilitatea și luarea deciziilor

Pregătire pentru cercetare (deciderea "ce" și "cum")

  • Imaginea mare: cercetarea este o parte a unui proces cu intrări și ieșiri
  • Colecționarea datelor
  • Interogatoriile și măsurarea
  • Ce să măsore
  • Studii observaționale
  • Dizolvarea experimentelor
  • Analiza datelor și metode grafice
  • Abilități și tehnici de cercetare
  • Cercetare Management

Descrierea datelor bivariante

  • Introducere în datele bivariate
  • Valori ale corelației Pearson
  • Simulația de ghicire a corelațiilor
  • Proprietățile r-ului Pearson
  • Calcularea r-ului Pearson
  • Demo restricționare a intervalului
  • Legea sumelor de varianțe II
  • Exerciții

Probabilitate

  • Introducere
  • Concepte de bază
  • Demo probabilitate condițională
  • Simulație Fallacy a jucătorului de noroc
  • Demonstrația zilei de naștere
  • Distribuția binomială
  • Demo distribuției binomiale
  • Rate baze
  • Demo Teorema lui Bayes
  • Demo Problemei lui Monty Hall
  • Exerciții

Distribuțiile normale

  • Introducere
  • Istoric
  • Ariile distribuțiilor normale
  • Demo Variații de Distribuție Normală
  • Normal Standard
  • Aproximarea normală a binomialului
  • Demo aproximare normală
  • Exerciții

Distribuțiile de călcatire

  • Introducere
  • Demo de bază
  • Demo mărimea probelor
  • Demo Teorema limită centrală
  • Distribuția de călcatire a mediilor
  • Distribuția de călcatire a diferenței dintre medii
  • Distribuția de călcatire a corelației Pearson
  • Distribuția de călcatire a proporțiilor
  • Exerciții

Estimare

  • Introducere
  • Grade de libertate
  • Caracteristici ale estimatorilor
  • Simulație Bias și Variabilitate
  • Intervale de încredere
  • Exerciții

Logica testării ipotezelor

  • Introducere
  • Testarea semnificativității
  • Erori de tip I și tip II
  • Teste cu o părțiție și două părțiții
  • Interpretarea rezultatelor semnificative
  • Interpretarea rezultatelor neîntemeiate
  • Pașii testării ipotezelor
  • Testarea de semnificativitate și intervale de încredere
  • Mispercepții
  • Exerciții

Testare medie

  • Medie unică
  • Demo distribuției t
  • Diferența dintre două medii (grupuri independente)
  • Simulație de rezistență
  • Toate compararea pereche cu pereche între medii
  • Compararea specifice
  • Diferența dintre două medii (perechi corelate)
  • Demo t-corelat
  • Compararea specifică (observații corelate)
  • Compararea pereche cu pereche (observații corelate)
  • Exerciții

Putere

  • Introducere
  • Calculuri exemple
  • Factori care afectează puterea
  • Exerciții

Predicție

  • Introducere în regresia liniară simplă
  • Demo ajustare liniară
  • Partizionarea sumelor pătrate
  • Eroare standard a estimației
  • Demo linie de predicție
  • Inferențe Statistics pentru b și r
  • Exerciții

ANOVA

  • Introducere
  • Dizolvi ANOVA
  • ANOVA un-factor (intersubiecți)
  • Demo una-way
  • ANOVA multi-factor (intersubiecți)
  • Dimensiuni ale probelor neechilibrate
  • Teste care supplează ANOVA
  • ANOVA intrasubiecții
  • Demo putere designurilor intrasubiecții
  • Exerciții

Chi Square

  • Distribuția Chi Square
  • Tablouri una-way
  • Testarea distribuțiilor Demo
  • Tabele de continuitate
  • Simulație tabel 2 x 2
  • Exerciții

Cazuri studiu

Analiza cazurilor studiu selectate

Cerințe

Este necesar o înțelegere solidă a statisticilor descriptive (media, deviația standard, varianța) și o cunoaștere de bază a teoriei probabilităților.

Dacă dorești să participi la un curs de pregătire: Statistics Nivel 1

 35 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (5)

Upcoming Courses

Categorii înrudite