Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Versuchsplanung ist ein entscheidender Teil der Datenanalyse – in jedem Bereich, ob Business, Gesundheit oder Tech. Wenn du mit Daten eine Frage beantworten willst, brauchst du ein gut geplantes Experiment! In diesem Kurs lernst du die Grundlagen der Versuchsplanung kennen, darunter Block- und faktorielles Design, sowie gängige statistische Tests wie t-Tests und ANOVAs. Du arbeitest mit integrierten R-Daten und realen Datensätzen, darunter die CDC-NHANES-Umfrage, SAT-Ergebnisse von New Yorker öffentlichen Schulen und Lending-Club-Kreditdaten. Nach dem Kurs kannst du eigene Experimente entwerfen und auswerten!
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Einführung in die Versuchsplanung
Eine Einführung in die zentralen Aspekte der Versuchsplanung plus einige Berechnungen zu Teststärke und Stichprobengröße.
2
Grundlegende Experimente
Erkunde den Lending-Club-Datensatz und erstelle sowie validiere grundlegende Experimente, einschließlich eines A/B-Tests.
3
Randomisierte vollständige und balancierte unvollständige Blockpläne
Nutze die NHANES-Daten, um RCBD- und BIBD-Experimente zu erstellen, einschließlich Modellvalidierung und Designtipps, damit der BIBD gültig ist.
4
Lateinische Quadrate, gräkolateinische Quadrate und faktoriellen Experimente
Bewerte die SAT-Ergebnisse aus NYC und gehe mit fehlenden Werten um; bewerte anschließend lateinische Quadrate, gräkolateinische Quadrate und faktoriellen Experimente.
R
Versuchsplanung in R
Kurs
abgeschlossen
