Перейти к основному содержимому

Course

Sampling in R

СреднийУровень мастерства

Обновлено 08.2024

Master sampling to get more accurate statistics with less data.

Начать Курс Бесплатно

RProbability & Statistics4 ч15 videos51 Exercise4,000 XP24,404Свидетельство о достижениях

Создайте бесплатный аккаунт

или

Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и подтверждаете, что ваши данные хранятся в США.

Пользуется популярностью среди обучающихся в тысячах компаний.

Обучение двух или более человек?

Попробуйте DataCamp for Business

Описание курса

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.

Предварительные требования

Introduction to Statistics in R

1

Introduction to Sampling

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.

Sampling and point estimates

Reasons for sampling

Simple sampling with dplyr

Simple sampling with base-R

Convenience sampling

Are findings from the sample generalizable?

Are these findings generalizable?

Pseudo-random number generation

Generating random numbers

Understanding random seeds

Начало Главы

2

Sampling Methods

Learn how to and when to perform the four methods of random sampling: simple, systematic, stratified, and cluster.

Simple random and systematic sampling

Simple random sampling

Systematic sampling

Is systematic sampling OK?

Stratified and weighted random sampling

Which sampling method?

Proportional stratified sampling

Equal counts stratified sampling

Weighted sampling

Cluster sampling

Benefits of clustering

Performing cluster sampling

Comparing sampling methods

3 kinds of sampling

Summary statistics on different kinds of sample

Начало Главы

3

Sampling Distributions

Learn how to quantify the accuracy of sample statistics using relative errors, and measure variation in your estimates by generating sampling distributions.

Relative error of point estimates

Calculating relative errors

Relative error vs. sample size

Creating a sampling distribution

Replicating samples

Replication parameters

Approximate sampling distributions

Exact sampling distribution

Approximate sampling distribution

Exact vs. approximate

Standard errors and the Central Limit Theorem

Population & sampling distribution means

Population and sampling distribution variation

Начало Главы

4

Bootstrap Distributions

Learn how to use resampling to perform bootstrapping, used to estimate variation in an unknown population. Understand the difference between sampling distributions and bootstrap distributions.

Introduction to bootstrapping

Principles of bootstrapping

With or without replacement

Generating a bootstrap distribution

Comparing sampling and bootstrap distributions

Bootstrap statistics and population statistics

Sampling distribution vs. bootstrap distribution

Compare sampling and bootstrap means

Compare sampling and bootstrap standard deviations

Confidence intervals

Confidence interval interpretation

Calculating confidence intervals

Congratulations!

Начало Главы

Sampling in R

Курс
завершен

Получите свидетельство о достижениях

Добавьте эти данные в свой профиль LinkedIn, резюме или CV.
Поделитесь этим в социальных сетях и в своем отчете об оценке эффективности работы.Запишитесь Прямо Сейчас

Присоединяйтесь 19 миллионов учащихся и начните Sampling in R сегодня!

Создайте бесплатный аккаунт

или

Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и подтверждаете, что ваши данные хранятся в США.

Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.

Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.