После прохождения этих курсов я уверенно создаю профессиональные визуализации и дашборды.
Shoebur RahmanСпециалист по закупкам, Giz Bangladesh
Описание курса
Реализуйте схемы экспериментального проектирования
Узнайте, как выбрать и реализовать наиболее подходящую схему экспериментального дизайна для вашей задачи. Узнайте, как использовать рандомизированные блочные планы и факторные планы для оценки эффектов воздействия и получения обоснованных и точных выводов.Проводите статистический анализ экспериментальных данных
Глубоко изучите проведение статистического анализа экспериментальных данных, включая выбор и выполнение статистических тестов, таких как t-тесты, тесты ANOVA и хи-квадрат тесты на ассоциацию. Проведите пост-хок анализ после тестов ANOVA, чтобы точно определить, какие парные сравнения имеют значимые различия.Проведите анализ мощности
Научитесь измерять размер эффекта, чтобы определить, насколько группы отличаются друг от друга, а не просто установить наличие значимых различий. Проведите анализ мощности, используя предполагаемый размер эффекта, чтобы определить минимальный размер выборки, необходимый для достижения требуемой статистической мощности. Используйте формулу d Коэна для измерения размера эффекта на примере некоторых данных и проверьте, были ли предположения о размере эффекта, использованные в анализе мощности, точными.Решайте сложные задачи с экспериментальными данными
Извлекайте ценные инсайты из сложных экспериментальных данных и изучайте лучшие методы представления результатов различным заинтересованным сторонам. Рассмотрите такие сложности, как взаимодействия, гетероскедастичность и смешивающие факторы в экспериментальных данных, чтобы повысить обоснованность ваших выводов. Когда данные не соответствуют предположениям параметрических тестов, вы узнаете, как выбрать и применить подходящий непараметрический тест.Предварительные требования
Программа
План курса
1
Основы планирования экспериментов
Знание основ планирования экспериментов позволяет проверять гипотезы с помощью передовых аналитических инструментов и оценивать риски своей работы. Вы начнёте с изучения фундаментальных понятий планирования экспериментов и различных схем — таких как блокирование и стратификация. Затем освоите визуальные и аналитические методы проверки нормальности экспериментальных данных.
- Постановка экспериментов50 XP
- Нерандомизированное распределение испытуемых100 XP
- Случайное распределение объектов по группам100 XP
- Настройка экспериментальных данных50 XP
- Блокировка экспериментальных данных100 XP
- Стратификация эксперимента100 XP
- Что было стратифицировано?50 XP
- Нормальное распределение данных50 XP
- Визуальная проверка нормальности в сельскохозяйственном эксперименте100 XP
- Аналитическая проверка нормальности в сельскохозяйственном эксперименте100 XP
2
Методы планирования экспериментов
Вы познакомитесь с продвинутыми методами планирования экспериментов: факторными схемами, рандомизированными блочными планами и корректировкой по ковариатам. Эти подходы повышают точность, эффективность и интерпретируемость результатов экспериментов. Сочетая теорию с практикой, вы приобретёте навыки, необходимые для разработки, реализации и анализа сложных экспериментов в различных областях исследований.
3
Анализ экспериментальных данных: статистические критерии и мощность
Освойте статистические критерии — t-критерий, дисперсионный анализ (ANOVA) и критерий хи-квадрат — и глубоко изучите апостериорный анализ и анализ мощности. Вы научитесь выбирать подходящий критерий, интерпретировать p-значения и ошибки, а также грамотно проводить анализ мощности для определения объёма выборки и размера эффекта — всё это с использованием мощных библиотек Python.
4
Углублённый анализ сложных экспериментов
Погрузитесь в анализ сложных экспериментальных данных. Вы научитесь обобщать результаты с помощью pandas, справляться с такими проблемами данных, как гетероскедастичность, используя scipy.stats, и применять непараметрические критерии, например критерий Манна–Уитни. Вы также освоите дополнительные техники преобразования, визуализации и интерпретации сложных данных, что повысит качество ваших аналитических исследований в различных экспериментальных условиях.
Планирование экспериментов в Python
Курс
завершён
