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Corso

Campionamento in R

IntermedioLivello di competenza

Aggiornato 08/2024

Padroneggia il campionamento per avere statistiche più precise con meno dati.

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Descrizione del corso

Il campionamento è un pilastro dell’inferenza statistica e del test d’ipotesi. È fondamentale nell’analisi dei sondaggi e nella progettazione degli esperimenti. In questo corso scoprirai quando e perché il campionamento è importante e imparerai a eseguire i tipi più comuni di campionamento, dal campionamento casuale semplice a metodi più complessi come quello stratificato e a grappolo. Nella parte finale, il corso tratta la stima delle statistiche della popolazione e la quantificazione dell’incertezza nelle stime generando distribuzioni campionarie e distribuzioni bootstrap. Durante il corso, esplorerai insiemi di dati reali su valutazioni del caffè, brani di Spotify e abbandono dei dipendenti.

Prerequisiti

Introduction to Statistics in R

1

Introduction to Sampling

Learn what sampling is and why it is useful, understand the problems caused by convenience sampling, and learn about the differences between true randomness and pseudo-randomness.

Sampling and point estimates

Reasons for sampling

Simple sampling with dplyr

Simple sampling with base-R

Convenience sampling

Are findings from the sample generalizable?

Are these findings generalizable?

Pseudo-random number generation

Generating random numbers

Understanding random seeds

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2

Sampling Methods

Learn how to and when to perform the four methods of random sampling: simple, systematic, stratified, and cluster.

Simple random and systematic sampling

Simple random sampling

Systematic sampling

Is systematic sampling OK?

Stratified and weighted random sampling

Which sampling method?

Proportional stratified sampling

Equal counts stratified sampling

Weighted sampling

Cluster sampling

Benefits of clustering

Performing cluster sampling

Comparing sampling methods

3 kinds of sampling

Summary statistics on different kinds of sample

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3

Sampling Distributions

Learn how to quantify the accuracy of sample statistics using relative errors, and measure variation in your estimates by generating sampling distributions.

Relative error of point estimates

Calculating relative errors

Relative error vs. sample size

Creating a sampling distribution

Replicating samples

Replication parameters

Approximate sampling distributions

Exact sampling distribution

Approximate sampling distribution

Exact vs. approximate

Standard errors and the Central Limit Theorem

Population & sampling distribution means

Population and sampling distribution variation

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4

Bootstrap Distributions

Learn how to use resampling to perform bootstrapping, used to estimate variation in an unknown population. Understand the difference between sampling distributions and bootstrap distributions.

Introduction to bootstrapping

Principles of bootstrapping

With or without replacement

Generating a bootstrap distribution

Comparing sampling and bootstrap distributions

Bootstrap statistics and population statistics

Sampling distribution vs. bootstrap distribution

Compare sampling and bootstrap means

Compare sampling and bootstrap standard deviations

Confidence intervals

Confidence interval interpretation

Calculating confidence intervals

Congratulations!

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