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Página inicialRSampling in R

Sampling in R

Master sampling to get more accurate statistics with less data.

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4 Horas15 Videos51 Exercicios
16.037 AprendizesTrophyDeclaração de Realização

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Descrição do Curso

Sampling is a cornerstone of inference statistics and hypothesis testing. It's tremendously important in survey analysis and experimental design. This course explains when and why sampling is important, teaches you how to perform common types of sampling, from simple random sampling to more complex methods like stratified and cluster sampling. Later, the course covers estimating population statistics, and quantifying uncertainty in your estimates by generating sampling distributions and bootstrap distributions. Throughout the course, you'll explore real-world datasets on coffee ratings, Spotify songs, and employee attrition.
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  1. 1

    Introduction to Sampling

    Grátis

    Learn what sampling is and why it is useful, understand the problems caused by convenience sampling, and learn about the differences between true randomness and pseudo-randomness.

    Reproduzir Capítulo Agora
    Sampling and point estimates
    50 xp
    Reasons for sampling
    50 xp
    Simple sampling with dplyr
    100 xp
    Simple sampling with base-R
    100 xp
    Convenience sampling
    50 xp
    Are findings from the sample generalizable?
    100 xp
    Are these findings generalizable?
    100 xp
    Pseudo-random number generation
    50 xp
    Generating random numbers
    100 xp
    Understanding random seeds
    100 xp
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Fundamentos de estatística com R

Colaboradores

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Dr. Chester Ismay
Richie Cotton HeadshotRichie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

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