Lewati ke konten utama

Kursus

Perancangan Eksperimen di R

MenengahTingkat Keterampilan

Diperbarui 12/2025

Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari tentang desain eksperimen dasar, yang merupakan bagian penting dari analisis data.

Mulai Kursus Gratis

RProbability & Statistics4 jam13 videos53 Latihan4,450 XP20,103Bukti Prestasi

Buat Akun Gratis Anda

atau

Dengan melanjutkan, Anda menerima Ketentuan Penggunaan kami, Kebijakan Privasi kami dan bahwa data Anda disimpan di Amerika Serikat.

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Pelatihan untuk 2 orang atau lebih?

Coba DataCamp for Business

Deskripsi Kursus

Perancangan eksperimen merupakan bagian krusial dari analisis data di bidang apa pun, baik bisnis, kesehatan, maupun teknologi. Jika Anda ingin menggunakan data untuk menjawab pertanyaan, Anda perlu merancang sebuah eksperimen! Dalam kursus ini Anda akan mempelajari dasar-dasar perancangan eksperimen, termasuk rancangan blok dan faktorial, serta uji statistik yang umum digunakan seperti uji t dan ANOVA. Anda akan menggunakan data bawaan R dan himpunan data dunia nyata termasuk survei CDC NHANES, Nilai SAT dari Sekolah Umum NY, dan Data Pinjaman Lending Club. Setelah mengikuti kursus ini, Anda akan mampu merancang dan menganalisis eksperimen Anda sendiri!

Persyaratan

Hypothesis Testing in R

1

Introduction to Experimental Design

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

Introduction to experimental design

A basic experiment

Randomization

Replication and blocking

Replication

Hypothesis testing

One sided vs. Two-sided tests

pwr package Help Docs exploration

Power & Sample Size Calculations

2

Basic Experiments

Explore the Lending Club dataset plus build and validate basic experiments, including an A/B test.

ANOVA, single, and multiple factor experiments

Exploratory Data Analysis (EDA) Lending Club

How does loan purpose affect amount funded?

Which loan purpose mean is different?

Multiple Factor Experiments

Model validation

Pre-modeling EDA

Post-modeling validation plots + variance

Kruskal-Wallis rank sum test

A/B testing

Which post-A/B test test?

Sample size for A/B test

Basic A/B test

A/B tests vs. multivariable experiments

3

Randomized Complete and Balanced Incomplete Block Designs

Use the NHANES data to build a RCBD and BIBD experiment, including model validation and design tips to make sure the BIBD is valid.

Intro to NHANES and sampling

NHANES dataset construction

NHANES Data Cleaning

Resampling NHANES data

Randomized Complete Block Designs (RCBD)

Which is NOT a good blocking factor?

Drawing RCBDs with Agricolae

NHANES RCBD

RCBD Model Validation

Balanced Incomplete Block Designs (BIBD)

Is a BIBD even possible?

Drawing BIBDs with agricolae

BIBD - cat's kidney function

NHANES BIBD

4

Latin Squares, Graeco-Latin Squares, and Factorial Experiments

Evaluate the NYC SAT scores data and deal with its missing values, then evaluate Latin Square, Graeco-Latin Square, and Factorial experiments.

Latin squares

NYC SAT Scores EDA

Dealing with Missing Test Scores

Drawing Latin Squares with agricolae

Latin Square with NYC SAT Scores

Graeco-Latin squares

NYC SAT Scores Data Viz

Drawing Graeco-Latin Squares with agricolae

Graeco-Latin Square with NYC SAT Scores

Factorial experiments

NYC SAT Scores Factorial EDA

Factorial Experiment with NYC SAT Scores

Evaluating the NYC SAT Scores Factorial Model

What's next in experimental design?

Perancangan Eksperimen di R

Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar Sekarang

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Perancangan Eksperimen di R Hari Ini!

Buat Akun Gratis Anda

atau

Dengan melanjutkan, Anda menerima Ketentuan Penggunaan kami, Kebijakan Privasi kami dan bahwa data Anda disimpan di Amerika Serikat.

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.