After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
In questo corso imparerai a usare tecniche statistiche per trarre inferenze e fare stime a partire da dati numerici. Useremo due approcci per affrontare questi compiti comuni. Il primo sfrutta bootstrapping e permutazioni per creare test e intervalli di confidenza basati su ri-campionamenti. Il secondo utilizza risultati teorici e la distribuzione t per ottenere lo stesso obiettivo. Imparerai come (e quando) eseguire un t-test, costruire un intervallo di confidenza e fare un'ANOVA!
Prerequisiti
Curriculum
Programma del corso
1
Bootstrapping per stimare un parametro
In questo capitolo userai tecniche di bootstrapping per stimare un singolo parametro da una distribuzione numerica.
- Benvenuto al corso!50 XP
- Genera una distribuzione bootstrap per la mediana100 XP
- Rivedi i metodi del percentile e dell'errore standard50 XP
- Calcola l'intervallo bootstrap usando entrambi i metodi100 XP
- Quale metodo è più appropriato: percentile o SE?50 XP
- Visite mediche durante la gravidanza50 XP
- Numero medio di visite mediche100 XP
- Deviazione standard del numero di visite mediche100 XP
- Riposizionare una distribuzione bootstrap50 XP
- Test per il prezzo mediano degli appartamenti 1 BR a Manhattan100 XP
- Concludi il test d'ipotesi sulla mediana50 XP
- Test per il peso medio dei neonati100 XP
2
Introduzione alla distribuzione t
In questo capitolo userai tecniche basate sul Teorema del Limite Centrale per stimare un singolo parametro da una distribuzione numerica. Lo farai usando la distribuzione t.
3
Inferenza sulla differenza tra due parametri
In questo capitolo estenderai ciò che hai imparato finora per utilizzare sia tecniche basate sulla simulazione sia sul TLC per l'inferenza sulla differenza tra due parametri da due distribuzioni numeriche indipendenti.
4
Confrontare molte medie
In questo capitolo userai l'ANOVA (analisi della varianza) per verificare la differenza tra le medie in molti gruppi.
R
Inferenza per dati numerici in R
Corso
completato
