Setelah mengikuti kursus-kursus ini, saya merasa percaya diri membuat visualisasi dan dasbor profesional
Shoebur RahmanSpesialis Pengadaan, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Data kategorik ada di mana-mana. Data ini muncul dalam angka jajak pendapat terbaru, dalam data yang mendorong terobosan baru di genomik, dan dalam tumpukan data yang dikumpulkan perusahaan internet untuk menjual produk kepada Anda. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari teknik untuk memilah sinyal dari derau; seperangkat alat untuk mengidentifikasi kapan struktur dalam data ini merepresentasikan fenomena menarik dan kapan itu hanya derau acak.
Prasyarat
Kurikulum
Ringkasan kursus
1
Inferensi untuk satu parameter
Dalam bab ini, Anda akan belajar melakukan inferensi statistik pada satu parameter yang menggambarkan data kategorik. Ini mencakup metode berbasis pengambilan sampel ulang serta metode pendekatan untuk satu proporsi.
- Survei Sosial Umum50 XP
- Menjelajahi consci100 XP
- Menghasilkan melalui bootstrap100 XP
- Menyusun CI100 XP
- Mengapa lebih banyak bootstrap?50 XP
- Menafsirkan Interval Kepercayaan50 XP
- CI dan tingkat kepercayaan50 XP
- SE dengan data lebih sedikit100 XP
- SE dengan p yang berbeda100 XP
- Jalur pintas pendekatan50 XP
- CI melalui pendekatan hampiran100 XP
- Perbandingan metode50 XP
2
Proporsi: pengujian dan daya uji
Bab ini menggali lebih dalam tentang melakukan uji hipotesis dan membuat selang kepercayaan untuk satu parameter. Selanjutnya, Anda akan belajar melakukan inferensi pada selisih antara dua proporsi. Terakhir, bab ini ditutup dengan eksplorasi tentang apa yang terjadi ketika Anda mengetahui hipotesis nol benar.
3
Membandingkan banyak parameter: independensi
Bagian kursus ini akan mengajarkan Anda cara menggunakan metode pengambilan sampel ulang maupun metode klasik untuk menguji independensi dua variabel kategorik. Bab ini membahas cara melakukan uji Chi-kuadrat.
4
Membandingkan banyak parameter: kesesuaian (goodness of fit)
Kursus ini ditutup dengan dua studi kasus menggunakan data pemilihan. Di sini, Anda akan belajar menggunakan uji Chi-kuadrat untuk memeriksa kesesuaian (goodness-of-fit). Anda akan mengkaji hasil pemilihan dari Iran dan Iowa serta menguji apakah hukum Benford berlaku pada himpunan data tersebut.
R
Inferensi untuk Data Kategorik di R
Kursus
Selesai
