Course Outline

과학적 방법, 확률 & Statistics

  • 통계의 매우 짧은 역사
  • 결론에 대해 "자신감"을 가질 수 있는 이유
  • 확률과 의사결정

연구 준비("무엇"과 "어떻게" 결정)

  • 큰 그림: 연구는 입력과 출력이 있는 프로세스의 일부입니다.
  • 데이터 수집
  • 질문자와 측정
  • 측정 대상
  • 관찰 연구
  • 실험 설계
  • 데이터 분석 및 그래픽 방법
  • 연구 기술 및 기법
  • 연구 Management

이변량 데이터 설명

  • 이변량 데이터 소개
  • 피어슨 상관관계의 값
  • 추측 상관관계 시뮬레이션
  • 피어슨의 r의 속성
  • 피어슨의 r 계산하기
  • 범위 제한 데모
  • 분산합 법칙 II
  • 수업 과정

개연성

  • 소개
  • 기본 개념
  • 조건부 확률 데모
  • 도박꾼의 오류 시뮬레이션
  • 생일 시연
  • 이항 분포
  • 이항 증명
  • 기본요금
  • 베이즈 정리 시연
  • 몬티 홀 문제 시연
  • 수업 과정

정규분포

  • 소개
  • 역사
  • 정규분포의 영역
  • 다양한 정규분포 데모
  • 표준 일반
  • 이항식에 대한 정규 근사
  • 정규 근사 데모
  • 수업 과정

샘플링 분포

  • 소개
  • 기본 데모
  • 샘플 크기 데모
  • 중심 극한 정리 데모
  • 평균의 표본분포
  • 평균 간 차이의 표본 분포
  • Pearson r의 샘플링 분포
  • 비율의 샘플링 분포
  • 수업 과정

견적

  • 소개
  • 자유도
  • 추정기의 특성
  • 편향 및 변동성 시뮬레이션
  • 신뢰 구간
  • 수업 과정

가설 테스트의 논리

  • 소개
  • 유의성 테스트
  • 제1종 오류와 제2종 오류
  • 단측 및 양측 테스트
  • 중요한 결과 해석
  • 중요하지 않은 결과 해석
  • 가설 테스트의 단계
  • 유의성 테스트 및 신뢰 구간
  • 오해
  • 수업 과정

테스트 수단

  • 단일 평균
  • t 배포 데모
  • 두 평균의 차이(독립 그룹)
  • 견고성 시뮬레이션
  • 평균 간의 모든 쌍별 비교
  • 특정 비교
  • 두 평균의 차이(상관쌍)
  • 상관 t 시뮬레이션
  • 특정 비교(상관 관측)
  • 쌍별 비교(상관 관측)
  • 수업 과정

  • 소개
  • 계산 예
  • 전력에 영향을 미치는 요인
  • 수업 과정

예측

  • 단순 선형 회귀 소개
  • 선형 맞춤 데모
  • 제곱합 분할하기
  • 추정의 표준오차
  • 예측 라인 데모
  • b와 r에 대한 추론 Statistics
  • 수업 과정

분산 분석

  • 소개
  • 분산분석 설계
  • 1요인 분산 분석(피험자 간)
  • 단방향 데모
  • 다중 요인 분산 분석(개체 간)
  • 불평등한 표본 크기
  • ANOVA를 보완하는 테스트
  • 피험자 내 분산 분석
  • 주제 내 설계의 힘 데모
  • 수업 과정

치 스퀘어

  • 카이제곱 분포
  • 단방향 테이블
  • 테스트 배포판 데모
  • 비상표
  • 2 x 2 테이블 시뮬레이션
  • 수업 과정

사례 연구

선정된 사례 분석

Requirements

기술통계(평균, 평균, 표준편차, 분산)에 대한 탄탄한 이해와 확률에 대한 기본적인 이해가 필요합니다.

준비 과정에 참여하고 싶을 수도 있습니다: Statistics 레벨 1

  35 Hours
 

Number of participants


Starts

Ends


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

회원 평가 (8)

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