Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Neste curso, você vai aprender a usar técnicas estatísticas para fazer inferências e estimativas com dados numéricos. Usaremos duas abordagens para essas tarefas comuns. A primeira utiliza bootstrapping e permutação para criar testes e intervalos de confiança baseados em reamostragem. A segunda usa resultados teóricos e a distribuição t para chegar ao mesmo resultado. Você vai aprender como (e quando) realizar um teste t, criar um intervalo de confiança e fazer uma ANOVA!
Pré-requisitos
Programa de estudos
Descrição do curso
1
Bootstrapping para estimar um parâmetro
Neste capítulo, você vai usar técnicas de bootstrapping para estimar um único parâmetro de uma distribuição numérica.
- Bem-vindo ao curso!50 XP
- Gerar distribuição bootstrap para a mediana100 XP
- Revisar métodos de percentil e erro padrão50 XP
- Calcule o intervalo bootstrap usando ambos os métodos100 XP
- Qual método é mais apropriado: percentil ou EP?50 XP
- Consultas médicas durante a gravidez50 XP
- Número médio de consultas médicas100 XP
- DP do número de consultas médicas100 XP
- Recentralizando uma distribuição bootstrap50 XP
- Teste para a mediana do preço de apartamentos de 1 quarto em Manhattan100 XP
- Conclua o teste de hipótese sobre a mediana50 XP
- Teste para o peso médio de bebês100 XP
2
Apresentando a distribuição t
Neste capítulo, você vai usar técnicas baseadas no Teorema Central do Limite para estimar um único parâmetro de uma distribuição numérica. Você fará isso usando a distribuição t.
3
Inferência para a diferença entre dois parâmetros
Neste capítulo, você vai ampliar o que aprendeu até agora para usar tanto simulação quanto técnicas baseadas no TCL para inferência sobre a diferença entre dois parâmetros de duas distribuições numéricas independentes.
4
Comparando várias médias
Neste capítulo, você vai usar ANOVA (análise de variância) para testar a diferença de médias em vários grupos.
R
Inferência para Dados Numéricos em R
Curso
concluído
