Dopo aver seguito questi corsi, mi sento sicuro nel creare visualizzazioni e dashboard professionali
Shoebur RahmanSpecialista degli acquisti, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
La progettazione sperimentale è una parte fondamentale dell’analisi dei dati in qualsiasi ambito, che tu lavori nel business, nella sanità o nella tecnologia. Se vuoi usare i dati per rispondere a una domanda, devi progettare un esperimento! In questo corso imparerai le basi della progettazione sperimentale, incluse le strutture a blocchi e i disegni fattoriali, e i test statistici più usati, come i t-test e le ANOVA. Userai i dati integrati di R e insiemi di dati reali, tra cui l’indagine CDC NHANES, i punteggi SAT delle scuole pubbliche di New York e i dati sui prestiti di Lending Club. Al termine del corso, sarai in grado di progettare e analizzare i tuoi esperimenti!
Prerequisiti
Programma
Struttura del corso
1
Introduzione alla progettazione sperimentale
Un’introduzione agli elementi chiave della progettazione sperimentale, con cenni a potenza statistica e calcolo della dimensione del campione.
- Introduzione al disegno sperimentale50 XP
- Un esperimento di base100 XP
- Randomizzazione100 XP
- Replicazione e blocchi50 XP
- Replicazione100 XP
- Blocco100 XP
- Verifica d'ipotesi50 XP
- Test a una coda vs. a due code100 XP
- Esplorazione della Guida del pacchetto pwr50 XP
- Calcoli di potenza e dimensione del campione100 XP
2
Esperimenti di base
Esplora il dataset di Lending Club e imposta e valida esperimenti di base, incluso un test A/B.
3
Randomized Complete e Balanced Incomplete Block Designs
Usa i dati NHANES per costruire esperimenti RCBD e BIBD, con validazione del modello e suggerimenti di design per garantire la validità del BIBD.
4
Quadrati latini, quadrati greco-latini ed esperimenti fattoriali
Valuta i punteggi SAT di NYC e gestisci i valori mancanti, poi analizza i quadrati latini, i quadrati greco-latini e gli esperimenti fattoriali.
R
Progettazione Sperimentale in R
Corso
completato
