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
힘
- 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
회원 평가 (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
Course - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
We were using road accident data for practicals
Maphahamiso Ralienyane - Road Safety Department
Course - Statistical Analysis using SPSS
잘 생각되고 고급 기획 자료.
Andrew - Office of Projects Victoria - Department of Treasury & Finance
Course - Forecasting with R
Machine Translated
지루하지 않았고, 트레이너가 집중을 유지할 수 있었고, 주제가 깊이 있게 다루어졌습니다.
Marta - Ministerstwo Zdrowia
Course - Advanced R Programming
Machine Translated
very tailored to needs
Yashan Wang
Course - 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
Course - 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
Course - 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.