これらのコースを受講したことで、プロフェッショナルなビジュアライゼーションやダッシュボードを自信を持って作成できるようになりました
Shoebur Rahman調達スペシャリスト、Giz Bangladesh
コースの説明
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
仮説検定の導入
仮説検定がなぜ有用かを学び、1標本の比率検定のワークフローを順を追って確認します。その中で、zスコア、p値、偽陰性と偽陽性のエラーといった重要な概念に触れます。Stack Overflow調査と医療用品の配送遅延データセットを紹介します。
2
2標本検定とANOVA
2つのグループ間で平均の差を検定するt検定の方法と、ANOVAやペアごとのt検定で2つ以上のグループに拡張する方法を学びます。
3
比率の検定
2つのグループ間で比率の差を検定する比率検定を学び、カイ二乗の独立性検定で3つ以上のグループに拡張します。さらに、1標本の場合に戻り、カイ二乗の適合度検定を学びます。
4
ノンパラメトリック検定
パラメトリックな仮説検定が仮定する前提を学び、その前提が満たされない場合に使えるシミュレーションベースおよび順位ベースのノンパラメトリック検定を見ていきます。
R
Rによる仮説検定
コース修了
