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Experimental Design in R

In this course you'll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.

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Descripción del curso

Experimental design is a crucial part of data analysis in any field, whether you work in business, health or tech. If you want to use data to answer a question, you need to design an experiment! In this course you will learn about basic experimental design, including block and factorial designs, and commonly used statistical tests, such as the t-tests and ANOVAs. You will use built-in R data and real world datasets including the CDC NHANES survey, SAT Scores from NY Public Schools, and Lending Club Loan Data. Following the course, you will be able to design and analyze your own experiments!
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Estadístico in R

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  1. 1

    Introduction to Experimental Design

    Gratuito

    An introduction to key parts of experimental design plus some power and sample size calculations.

    Reproducir Capítulo Ahora
    Introduction to experimental design
    50 xp
    A basic experiment
    100 xp
    Randomization
    100 xp
    Replication and blocking
    50 xp
    Replication
    100 xp
    Blocking
    100 xp
    Hypothesis testing
    50 xp
    One sided vs. Two-sided tests
    100 xp
    pwr package Help Docs exploration
    50 xp
    Power & Sample Size Calculations
    100 xp
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conjuntos de datos

sample of Lending Club dataNHANES Body MeasuresNHANES DemographicsNHANES final combined datasetNHANES Medical ConditionsNYC SAT Scores

colaboradores

Collaborator's avatar
Becca Robins
Collaborator's avatar
Richie Cotton

requisitos previos

Hypothesis Testing in R
Joanne Xiong HeadshotJoanne Xiong

Consultant & Data Analyst

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