Przejdź do głównej treści

Strona główna R

Kurs

Wprowadzenie do statystyki w R

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności

Zaktualizowano 07.2026

Rozwijaj umiejętności statystyczne i ucz się zbierać, analizować oraz wyciągać trafne wnioski z danych.

Zacznij kurs za darmo

RProbability & Statistics

4 godz.

15 filmów

54 Ćwiczenia

4,250 XP

130K+

Zaświadczenie o ukończeniu

Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm

Szkolisz zespół?

Wypróbuj dla firm

Opis kursu

Statystyka to dziedzina zajmująca się zbieraniem, analizowaniem i wyciąganiem wniosków z danych. To niezwykle przydatne narzędzie, które pozwala lepiej rozumieć przyszłość i znajdować odpowiedzi na wiele pytań. Na przykład: jakie jest prawdopodobieństwo, że ktoś kupi twój produkt, ile zgłoszeń obsłuży twój zespół wsparcia i ile rozmiarów jeansów wyprodukować, żeby pasowały do 95% populacji? W tym kursie wykorzystasz dane sprzedażowe, by nauczyć się odpowiadać na takie pytania – rozwiniesz swoje umiejętności statystyczne, nauczysz się obliczać średnie, używać wykresów punktowych do pokazywania zależności między wartościami liczbowymi oraz wyznaczać korelację. Zajmiesz się też rachunkiem prawdopodobieństwa – fundamentem rozumowania statystycznego – i poznasz zasady projektowania rzetelnych badań, które pozwolą ci samodzielnie wyciągać wnioski z danych.Filmy zawierają transkrypcje, które możesz wyświetlić, klikając „Pokaż transkrypcję" w lewym dolnym rogu. Słownik kursu znajdziesz po prawej stronie, w sekcji zasobów. Aby uzyskać punkty CPE, musisz ukończyć kurs i uzyskać co najmniej 70% punktów w wymaganej ocenie końcowej. Przejdź do oceny, klikając informację o punktach CPE po prawej stronie.

Wymagania wstępne

Data Manipulation with dplyr Intermediate R

1

Statystyki opisowe

Statystyki opisowe dają ci narzędzia do wydobywania najważniejszych informacji z ogromnych zbiorów danych. W tym rozdziale poznasz takie miary jak średnia, mediana i odchylenie standardowe, a także nauczysz się je poprawnie interpretować. Rozwiniesz też umiejętność krytycznego myślenia, dzięki której będziesz wybierać statystyki najlepiej dopasowane do swoich danych.

Czym jest statystyka?

Statystyki opisowe i wnioskujące

Klasyfikacja typów danych

Miary tendencji centralnej

Średnia i mediana

Średnia a mediana

Miary rozproszenia

Wariancja i odchylenie standardowe

Kwartyle, kwantyle i kwintyle

Znajdowanie wartości odstających za pomocą IQR

Zacznij rozdział

2

Liczby losowe i prawdopodobieństwo

W tym rozdziale nauczysz się generować próbki losowe i mierzyć szansę za pomocą prawdopodobieństwa. Będziesz pracować z rzeczywistymi danymi sprzedażowymi, aby obliczyć prawdopodobieństwo sukcesu sprzedawcy. Na koniec użyjesz rozkładu dwumianowego do modelowania zdarzeń o dwóch możliwych wynikach.

Jakie są szanse?

Ze zwracaniem czy bez zwracania?

Obliczanie prawdopodobieństwa

Losowanie transakcji

Rozkłady dyskretne

Tworzenie rozkładu prawdopodobieństwa

Rozpoznawanie rozkładów

Wartość oczekiwana a średnia z próby

Rozkłady ciągłe

Który rozkład?

Kopie zapasowe danych

Symulowanie czasu oczekiwania

Rozkład dwumianowy

Symulowanie transakcji sprzedażowych

Obliczanie prawdopodobieństw rozkładu dwumianowego

Ile sprzedaży uda się sfinalizować?

Zacznij rozdział

3

Więcej rozkładów i centralne twierdzenie graniczne

Czas poznać jeden z najważniejszych rozkładów prawdopodobieństwa w statystyce – rozkład normalny. Stworzysz histogramy przedstawiające rozkłady normalne i zrozumiesz centralne twierdzenie graniczne. Następnie rozszerzysz swoją wiedzę o kolejne rozkłady: Poissona, wykładniczy i t-Studenta.

Rozkład normalny

Rozkład sprzedaży Amira

Prawdopodobieństwo z rozkładu normalnego

Symulowanie sprzedaży w nowych warunkach rynkowych

Który rynek jest lepszy?

Centralne twierdzenie graniczne

Wizualizacja rozkładów próbkowania

Centralne twierdzenie graniczne w praktyce

Średnia ze średnich

Rozkład Poissona

Identyfikowanie lambdy

Śledzenie odpowiedzi na leady

Więcej rozkładów prawdopodobieństwa

Za dużo rozkładów

Modelowanie czasu między kontaktami

Zacznij rozdział

4

Korelacja i projektowanie eksperymentów

W tym rozdziale nauczysz się mierzyć siłę liniowej zależności między dwiema zmiennymi oraz sprawdzisz, jak zmienne zakłócające mogą wpływać na związek między innymi zmiennymi. Zobaczysz też, jak projekt badania wpływa na jego wyniki, zmienia sposób analizy danych i może oddziaływać na wiarygodność wniosków.

Odgadnij korelację

Zależności między zmiennymi

Zastrzeżenia dotyczące korelacji

Czego korelacja nie potrafi zmierzyć?

Transformowanie zmiennych

Czy cukier poprawia szczęście?

Zmienne zakłócające

Projektowanie eksperymentów

Rodzaje badań

Badania podłużne a przekrojowe

Gratulacje!

Zacznij rozdział

Wprowadzenie do statystyki w R

Kurs
ukończony

Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu

Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysu
Udostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracyZapisz się teraz

Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Wprowadzenie do statystyki w R już dziś!

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.