После прохождения этих курсов я уверенно создаю профессиональные визуализации и дашборды.
Shoebur RahmanСпециалист по закупкам, Giz Bangladesh
Описание курса
Категориальные данные окружают нас повсюду: они лежат в основе результатов опросов общественного мнения, открытий в геномике и огромных массивов данных, которые интернет-компании собирают для продвижения товаров. В этом курсе вы освоите методы извлечения значимой информации из шума и научитесь определять, когда структура в данных отражает реальные закономерности, а когда является случайным явлением.
Предварительные требования
Программа
План курса
1
Статистические выводы для одного параметра
В этой главе вы научитесь выполнять статистические выводы для одного параметра, описывающего категориальные данные. Рассматриваются как методы, основанные на повторной выборке, так и методы аппроксимации для одной доли.
- Общее социальное исследование50 XP
- Изучение переменной consci100 XP
- Генерация с помощью бутстрепа100 XP
- Построение доверительного интервала100 XP
- Зачем использовать больше бутстрэп-выборок?50 XP
- Интерпретация доверительного интервала50 XP
- Доверительные интервалы и уровень доверия50 XP
- SE при меньшем объёме данных100 XP
- Стандартная ошибка при разных значениях p100 XP
- Метод приближения50 XP
- ДИ методом аппроксимации100 XP
- Сравнение методов50 XP
2
Доли: проверка гипотез и мощность критерия
В этой главе подробно рассматриваются проверка гипотез и построение доверительных интервалов для одного параметра. Затем вы научитесь выполнять статистические выводы для разности двух долей. В завершение глава посвящена анализу ситуации, когда нулевая гипотеза заведомо истинна.
3
Сравнение нескольких параметров: независимость
В этой части курса вы изучите методы повторной выборки и классические методы проверки независимости двух категориальных переменных. Рассматривается проведение критерия хи-квадрат.
4
Сравнение нескольких параметров: критерий согласия
Курс завершается двумя практическими примерами с использованием данных о выборах. Вы научитесь применять критерий хи-квадрат для проверки согласия с теоретическим распределением, изучите результаты выборов в Иране и Айове и проверите, выполняется ли для этих наборов данных закон Бенфорда.
R
Статистические выводы для категориальных данных в R
Курс
завершён
