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Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
범주형 데이터는 우리 주변 어디에나 있습니다. 최신 여론조사 수치, 유전체학의 새로운 돌파구로 이어지는 데이터, 그리고 인터넷 기업이 제품 판매를 위해 수집하는 방대한 데이터에도 담겨 있죠. 이 강의에서는 잡음 속에서 신호를 가려내는 기법, 즉 데이터의 구조가 흥미로운 현상을 나타내는지 아니면 단순한 우연인지 판별하는 도구를 배웁니다.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
단일 모수에 대한 추론
이 챕터에서는 범주형 데이터를 설명하는 단일 모수에 대해 통계적 추론을 수행하는 방법을 배웁니다. 단일 비율에 대한 재표본추출 기반 방법과 근사 기반 방법이 모두 포함됩니다.
2
비율: 검정과 검정력
이 챕터에서는 단일 모수에 대한 가설검정과 신뢰구간 구성을 더 깊이 다룹니다. 이어서 두 비율의 차이에 대해 추론하는 방법을 학습합니다. 마지막으로, 영가설이 참일 때 어떤 일이 벌어지는지 살펴보며 마무리합니다.
3
여러 모수 비교: 독립성
이 파트에서는 두 개의 범주형 변수의 독립성을 검정하기 위해 재표본추출 방법과 고전적 방법을 모두 사용하는 법을 배웁니다. 이 챕터는 카이제곱 검정을 수행하는 방법을 다룹니다.
4
여러 모수 비교: 적합도
강의는 선거 데이터를 활용한 두 가지 사례 연구로 마무리됩니다. 여기서 카이제곱 검정을 사용해 적합도를 확인하는 방법을 학습합니다. 이란과 아이오와의 선거 결과를 분석하고, 벤포드의 법칙이 이 데이터셋들에 적용되는지 검정해 봅니다.
R
R로 배우는 범주형 데이터 추론
코스
완료
