이 강의들을 수강한 후, 전문적인 시각화와 대시보드를 자신 있게 만들 수 있게 되었습니다
Shoebur Rahman구매 담당자, Giz Bangladesh
강의 설명
표본추출은 추론 통계와 가설 검정의 핵심입니다. 설문 분석과 실험 설계에서도 매우 중요하죠. 이 강의에서는 표본추출이 언제, 왜 중요한지 설명하고, 단순 무작위 추출부터 층화 추출과 군집 추출 같은 더 복잡한 방법까지 흔히 쓰이는 표본추출 방법을 수행하는 법을 배웁니다. 이후에는 모집단 통계를 추정하는 방법과, 표본분포와 부트스트랩 분포를 생성해 추정의 불확실성을 정량화하는 방법을 다룹니다. 강의 전반에 걸쳐 커피 평점, Spotify 곡, 직원 이직 데이터 같은 실제 데이터셋을 살펴봅니다.
선수 과목
커리큘럼
강의 개요
1
표본추출 소개
표본추출이 무엇이며 왜 유용한지 배우고, 편의 표본추출이 야기하는 문제를 이해하며, 진정한 무작위성과 의사난수성의 차이를 학습해요.
2
표본추출 방법
무작위 표본추출의 네 가지 방법인 단순, 계통, 층화, 군집 추출을 언제 어떻게 수행하는지 배워요.
3
표본분포
상대 오차를 사용해 표본 통계의 정확도를 정량화하고, 표본분포를 생성해 추정치의 변동을 측정해요.
4
부트스트랩 분포
재표집을 사용한 부트스트래핑으로, 알 수 없는 모집단의 변동을 추정하는 방법을 배워요. 표본분포와 부트스트랩 분포의 차이도 이해해요.
R
R에서의 표본추출
강의
완료
