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R में Statistics परिचय

मध्यमकौशल स्तर
अपडेट किया गया 07/2026
अपने सांख्यिकीय कौशल बढ़ाएँ और डेटा एकत्र करने, विश्लेषण करने और सटीक निष्कर्ष निकालने का तरीका सीखें।
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RProbability & Statistics
4 घंटे
15 वीडियो
54 अभ्यास
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पाठ्यक्रम विवरण

Statistics वह विधा है जो डेटा को इकट्ठा करने, उसका विश्लेषण करने, और उनसे निष्कर्ष निकालने में आपकी मदद करती है। यह एक बेहद उपयोगी टूल है, जिससे आप भविष्य की तस्वीर स्पष्ट कर सकते हैं और अनेक सवालों के जवाब का अनुमान लगा सकते हैं। उदाहरण के तौर पर, कोई व्यक्ति आपका प्रोडक्ट खरीदेगा इसकी कितनी संभावना है, आपकी सपोर्ट टीम को कितनी कॉल्स मिलेंगी, और 95% आबादी के लिए आपको जींस के कितने साइज बनाने चाहिए? इस कोर्स में, आप सेल्स डेटा का इस्तेमाल करके ऐसे सवालों के जवाब ढूँढना सीखेंगे, अपनी सांख्यिकीय स्किल्स बढ़ाएँगे, एवरेज निकालना सीखेंगे, स्कैटरप्लॉट से संख्यात्मक मानों के बीच संबंध दिखाएँगे, और कोरिलेशन कैलकुलेट करेंगे। आप प्रॉबेबिलिटी भी सीखेंगे, जो सांख्यिकीय तर्क का मूल है, और यह भी कि एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया अध्ययन कैसे करें ताकि आप डेटा से अपने निष्कर्ष निकाल सकें।वीडियो में लाइव ट्रांसक्रिप्ट हैं जिन्हें आप वीडियो के नीचे बाएँ कोने में "Show transcript" पर क्लिक करके देख सकते हैं। कोर्स का ग्लॉसरी दाएँ तरफ़ रिसोर्सेज सेक्शन में उपलब्ध है। CPE क्रेडिट प्राप्त करने के लिए आपको कोर्स पूरा करना होगा और क्वालिफ़ाइड असेसमेंट में 70% स्कोर हासिल करना होगा। आप दाएँ तरफ़ CPE क्रेडिट कॉलआउट पर क्लिक करके असेसमेंट पर जा सकते हैं।

पूर्व आवश्यकताएं

Data Manipulation with dplyr Intermediate R
1

Summary Statistics

Summary statistics वे टूल्स देती है जिनसे आप बड़े डेटासेट को संक्षेप में समेटकर मुख्य बातें सामने ला सकते हैं। इस चैप्टर में, आप mean, median, और standard deviation सहित summary statistics को एक्सप्लोर करेंगे और उन्हें सही तरीके से इंटरप्रेट करना सीखेंगे। आप अपनी क्रिटिकल थिंकिंग स्किल्स भी विकसित करेंगे, ताकि आप अपने डेटा के लिए सबसे उपयुक्त summary statistics चुन सकें।
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2

रैंडम नंबर्स और Probability

इस चैप्टर में, आप रैंडम सैंपल जनरेट करना और प्रॉबेबिलिटी की मदद से अवसर/संभावना मापना सीखेंगे। आप रियल-वर्ल्ड सेल्स डेटा के साथ काम करके किसी सेल्सपर्सन के सफल होने की प्रॉबेबिलिटी कैलकुलेट करेंगे। अंत में, आप बाइनोमियल डिस्ट्रीब्यूशन का उपयोग करके ऐसे ईवेंट्स को मॉडल करेंगे जिनके बाइनरी आउटकम होते हैं।
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3

और भी Distributions और Central Limit Theorem

अब बारी है statistics की सबसे महत्वपूर्ण प्रॉबेबिलिटी डिस्ट्रीब्यूशन्स में से एक, normal distribution, को एक्सप्लोर करने की। आप normal distributions को प्लॉट करने के लिए हिस्टोग्राम बनाएँगे और central limit theorem को समझेंगे, और इसके बाद Poisson, exponential, और t-distributions जोड़कर अपने सांख्यिकीय फंक्शंस का दायरा और बढ़ाएँगे।
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4

Correlation और Experimental Design

इस चैप्टर में, आप दो वैरिएबल्स के बीच रैखिक संबंध की मज़बूती को मापना सीखेंगे, और देखेंगे कि confounding variables कैसे दो अन्य वैरिएबल्स के बीच संबंध को प्रभावित कर सकती हैं। आप यह भी देखेंगे कि किसी स्टडी का डिज़ाइन उसके नतीजों को कैसे प्रभावित कर सकता है, डेटा का विश्लेषण कैसे बदलेगा, और आपके निष्कर्षों की विश्वसनीयता पर क्या असर पड़ेगा।
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