Schița de curs

Metodă științifică, probabilitate și Statistics

  • Istoria foarte scurtă a statisticilor
  • De ce pot fi „încrezători” în concluzii
  • Probabilitatea și luarea deciziilor

Pregătirea pentru cercetare (decizia „ce” și „cum”)

  • Imaginea de ansamblu: cercetarea este o parte a unui proces cu intrări și ieșiri
  • Colectand date
  • Întrebări și măsurare
  • Ce să măsoare
  • Studii observaționale
  • Proiectarea experimentelor
  • Analiza datelor și metode grafice
  • Abilități și tehnici de cercetare
  • Cercetare Management

Descrierea datelor bivariate

  • Introducere în datele bivariate
  • Valorile corelației Pearson
  • Simularea ghicirii corelațiilor
  • Proprietățile lui Pearson r
  • Calcularea r-ului lui Pearson
  • Restricționarea gamei demo
  • Legea Sumei Variante II
  • Exerciții

Probabilitate

  • Introducere
  • Noțiuni de bază
  • Demo de probabilitate condiționată
  • Simulare de eroare a jucătorilor de noroc
  • Demonstrație de ziua de naștere
  • Distribuție binomială
  • Demonstrație binomială
  • Tarife de bază
  • Demonstrarea teoremei lui Bayes
  • Demonstrația problemei Monty Hall
  • Exerciții

Distribuții normale

  • Introducere
  • Istorie
  • Zone de distribuții normale
  • Varietăți de distribuție normală Demo
  • Standard Normal
  • Aproximarea normală a binomului
  • Demo de aproximare normală
  • Exerciții

Distribuții de eșantionare

  • Introducere
  • Demo de bază
  • Demo dimensiunea eșantionului
  • Teorema limită centrală Demo
  • Distribuția prin eșantionare a mediei
  • Distribuția prin eșantionare a diferenței dintre medii
  • Distribuția de eșantionare a lui Pearson r
  • Distribuția de eșantionare a unei proporții
  • Exerciții

Estimare

  • Introducere
  • Grade de libertate
  • Caracteristicile estimatorilor
  • Simularea de părtinire și variabilitate
  • Intervale de încredere
  • Exerciții

Logica testării ipotezelor

  • Introducere
  • Testarea semnificației
  • Erori de tip I și de tip II
  • Teste cu una și două cozi
  • Interpretarea rezultatelor semnificative
  • Interpretarea rezultatelor nesemnificative
  • Etapele testării ipotezelor
  • Testarea semnificației și intervalele de încredere
  • Concepții greșite
  • Exerciții

Mijloace de testare

  • Singură medie
  • t Demo distribuție
  • Diferența dintre două mijloace (grupuri independente)
  • Simularea robusteței
  • Toate comparațiile în perechi între mijloace
  • Comparații specifice
  • Diferența dintre două mijloace (perechi corelate)
  • Simularea t corelată
  • Comparații specifice (observații corelate)
  • Comparații în perechi (observații corelate)
  • Exerciții

Putere

  • Introducere
  • Exemple de calcule
  • Factori care afectează puterea
  • Exerciții

Previziune

  • Introducere în regresia liniară simplă
  • Linear Fit Demo
  • Partiționarea sumelor de pătrate
  • Eroare standard a estimării
  • Linia de predicție Demo
  • Inferenţială Statistics pentru b şi r
  • Exerciții

ANOVA

  • Introducere
  • ANOVA Designs
  • ANOVA cu un singur factor (între subiecți)
  • Demo One-way
  • ANOVA cu mai mulți factori (între subiecți)
  • Dimensiuni inegale ale eșantionului
  • Teste care suplimentează ANOVA
  • ANOVA în cadrul subiecților
  • Puterea modelelor în cadrul subiecților Demo
  • Exerciții

Piața Chi

  • Distribuția Chi Square
  • Mese cu sens unic
  • Demo de testare a distribuțiilor
  • Tabelele de Contingence
  • Simulare de masă 2 x 2
  • Exerciții

Studii de caz

Analiza studiilor de caz selectate

Cerințe

Este necesară o înțelegere solidă a statisticilor descriptive (medie, medie, abatere standard, varianță) și o înțelegere de bază a probabilităților.

Este posibil să doriți să participați la un curs de pregătire: Statistics Nivelul 1

 35 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (5)

Categorii înrudite