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Course Outline
이변량 데이터 설명
- 이변량 데이터 소개
- 피어슨 상관계수의 값
- 상관관계 예측 시뮬레이션
- 피어슨의 r의 특성
- 피어슨의 r 계산
- 범위 제한 데모
- 분산 합 법칙 II
- 연습문제
확률
- 소개
- 기본 개념
- 조건부 확률 데모
- 도박사의 오류 시뮬레이션
- 생일 데모
- 이항 분포
- 이항 분포 데모
- 기본 비율
- 베이지안 정리 데모
- 몬티 홀 문제 데모
- 연습문제
정규 분포
- 소개
- 역사
- 정규 분포의 면적
- 정규 분포 데모
- 표준 정규 분포
- 이항 분포의 정규 근사
- 정규 근사 데모
- 연습문제
표본 분포
- 소개
- 기본 데모
- 표본 크기 데모
- 중심 극한 정리 데모
- 평균의 표본 분포
- 평균의 차이의 표본 분포
- 피어슨의 r의 표본 분포
- 비율의 표본 분포
- 연습문제
추정
- 소개
- 자유도
- 추정치의 특성
- 편향 및 변동성 시뮬레이션
- 신뢰 구간
- 연습문제
가설 검정의 논리
- 소개
- 유의성 검정
- 제1종 및 제2종 오류
- 일측 및 양측 검정
- 유의한 결과 해석
- 유의하지 않은 결과 해석
- 가설 검정 단계
- 유의성 검정 및 신뢰 구간
- 오해
- 연습문제
평균 검정
- 단일 평균
- t 분포 데모
- 두 평균의 차이(독립 그룹)
- 강인성 시뮬레이션
- 평균의 모든 쌍 비교
- 특정 비교
- 두 평균의 차이(상관 쌍)
- 상관 t 시뮬레이션
- 특정 비교(상관 관찰)
- 쌍 비교(상관 관찰)
- 연습문제
검정력
- 소개
- 검정력에 영향을 미치는 요소
- 검정력이 중요한 이유
- 연습문제
예측
- 단순 선형 회귀 소개
- 선형 적합 데모
- 제곱합의 분할
- 추정치의 표준 오차
- 예측 선 데모
- b 및 r의 추론Statistics
- 연습문제
ANOVA
- 소개
- ANOVA 설계
- 일인자 ANOVA(주체 간)
- 일방 데모
- 다인자 ANOVA(주체 간)
- 불평등 표본 크기
- ANOVA를 보완하는 검정
- 주체 내 ANOVA
- 주체 내 설계의 검정력 데모
- 연습문제
카이제곱
- 카이제곱 분포
- 일방 표
- 분포 검정 데모
- 교차 표
- 2 x 2 표 시뮬레이션
- 연습문제
Requirements
대리인은 Statistics 레벨 1 과정을 완료하거나, 동등한 업무 경험을 가져야 합니다.
28 Hours
회원 평가 (1)
I genuinely was benefit from the flexibility of the trainer.
