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
Mărturii (8)
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Curs - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
We were using road accident data for practicals
Maphahamiso Ralienyane - Road Safety Department
Curs - Statistical Analysis using SPSS
Materiale de planificare bine gândite și de înaltă calitate.
Andrew - Office of Projects Victoria - Department of Treasury & Finance
Curs - Forecasting with R
Tradus de catre o masina
Nu a fost plictisitor, trainerul a reușit să mențină atenția, subiectele au fost abordate în profunzime.
Marta - Ministerstwo Zdrowia
Curs - Advanced R Programming
Tradus de catre o masina
very tailored to needs
Yashan Wang
Curs - Data Mining with R
The subject matter and the pace were perfect.
Tim - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Curs - Programming with Big Data in R
At the end of the class, we had a great overview of the language, we were provided tools to continue learning and were provided suggestions on how to continue learning. We covered AI/ML information.
Victor Prado - Global Knowledge Network Training Ltd
Curs - R
That Haytham started with the basics and gave us enough time to do the examples and ensure that we were at the same page before we moved on to the next topic.