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コース

R によるカテゴリカルデータの推測

上級4 時間

このコースでは、カテゴリカルデータに対して統計手法を活用する方法を学びます。

R4 時間14 本の動画53 個の演習4,000 XP10,765修了証明書

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コース説明

カテゴリカルデータは身の回りのあらゆるところにあります。最新の世論調査の数字、ゲノミクスの新発見につながるデータ、そしてインターネット企業が商品販売のために集める膨大なデータにも含まれています。本コースでは、ノイズの中から信号を見極める方法を学びます。つまり、この種のデータに見られる構造が興味深い現象を示しているのか、単なるランダムノイズなのかを判断するためのツールを身につけます。

前提条件

カリキュラム

コース概要

2

比率:検定と検出力

この章では、単一パラメータに対して仮説検定を実施し、信頼区間を構築する方法をさらに深く学びます。続いて、2つの比率の差に対して推測を行う方法を学びます。最後に、帰無仮説が正しいとわかっているときに何が起こるのかを探ります。
3

複数パラメータの比較:独立性

4

複数パラメータの比較:適合度

コースの締めくくりとして、選挙データを用いた2つのケーススタディを行います。ここでは、カイ二乗検定を使って適合度を確認する方法を学びます。イランとアイオワの選挙結果を題材に、これらのデータセットにベンフォードの法則が当てはまるかを検定します。
R

R によるカテゴリカルデータの推測

コース修了

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