ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

Courses

Foundations of Probability in R

พื้นฐานระดับทักษะ

อัปเดตแล้ว 03/2565

In this course, you'll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.

เริ่มเรียนหลักสูตรฟรี

RProbability & Statistics4 ชม.13 videos54 Exercises4,350 เอ็กซ์พี41,959คำแถลงแสดงความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

เป็นที่ชื่นชอบของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

ฝึกอบรมบุคคลตั้งแต่ 2 คนขึ้นไป?

ลองใช้ DataCamp for Business

คำอธิบายรายวิชา

Probability is the study of making predictions about random phenomena. In this course, you'll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning, using the example of coin flips. You'll also gain intuition for how to solve probability problems through random simulation. These principles will help you understand statistical inference and can be applied to draw conclusions from data.

ข้อกำหนดเบื้องต้น

Introduction to R

1

The binomial distribution

One of the simplest and most common examples of a random phenomenon is a coin flip: an event that is either "yes" or "no" with some probability. Here you'll learn about the binomial distribution, which describes the behavior of a combination of yes/no trials and how to predict and simulate its behavior.

Flipping coins in R

50 เอ็กซ์พี

Simulating coin flips

100 เอ็กซ์พี

Simulating draws from a binomial

100 เอ็กซ์พี

Density and cumulative density

50 เอ็กซ์พี

Calculating density of a binomial

100 เอ็กซ์พี

Calculating cumulative density of a binomial

100 เอ็กซ์พี

Varying the number of trials

100 เอ็กซ์พี

Expected value and variance

50 เอ็กซ์พี

Calculating the expected value

100 เอ็กซ์พี

Calculating the variance

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

2

Laws of probability

In this chapter you'll learn to combine multiple probabilities, such as the probability two events both happen or that at least one happens, and confirm each with random simulations. You'll also learn some of the properties of adding and multiplying random variables.

Probability of event A and event B

50 เอ็กซ์พี

Solving for probability of A and B

50 เอ็กซ์พี

Simulating the probability of A and B

100 เอ็กซ์พี

Simulating the probability of A, B, and C

100 เอ็กซ์พี

Probability of A or B

50 เอ็กซ์พี

Solving for probability of A or B

50 เอ็กซ์พี

Simulating probability of A or B

100 เอ็กซ์พี

Probability either variable is less than or equal to 4

100 เอ็กซ์พี

Multiplying random variables

50 เอ็กซ์พี

Expected value of multiplying a random variable

50 เอ็กซ์พี

Simulating multiplying a random variable

100 เอ็กซ์พี

Variance of a multiplied random variable

100 เอ็กซ์พี

Adding two random variables

50 เอ็กซ์พี

Solving for the sum of two binomial variables

50 เอ็กซ์พี

Simulating adding two binomial variables

100 เอ็กซ์พี

Simulating variance of sum of two binomial variables

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

3

Bayesian statistics

Bayesian statistics is a mathematically rigorous method for updating your beliefs based on evidence. In this chapter, you'll learn to apply Bayes' theorem to draw conclusions about whether a coin is fair or biased, and back it up with simulations.

Updating with evidence

50 เอ็กซ์พี

50 เอ็กซ์พี

Updating with simulation

100 เอ็กซ์พี

Updating after 16 heads

50 เอ็กซ์พี

Updating with simulation after 16 heads

100 เอ็กซ์พี

Prior probability

50 เอ็กซ์พี

Updating with priors

100 เอ็กซ์พี

Updating with three coins

100 เอ็กซ์พี

Bayes' theorem

50 เอ็กซ์พี

Updating with Bayes theorem

100 เอ็กซ์พี

Updating for other outcomes

100 เอ็กซ์พี

More updating with priors

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

4

Related distributions

So far we've been talking about the binomial distribution, but this is one of many probability distributions a random variable can take. In this chapter we'll introduce three more that are related to the binomial: the normal, the Poisson, and the geometric.

The normal distribution

50 เอ็กซ์พี

Approximating a binomial to the normal

50 เอ็กซ์พี

Simulating from the binomial and the normal

100 เอ็กซ์พี

Comparing the cumulative density of the binomial

100 เอ็กซ์พี

Comparing the distributions of the normal and binomial for low n

100 เอ็กซ์พี

The Poisson distribution

50 เอ็กซ์พี

Approximating a binomial with a Poisson

50 เอ็กซ์พี

Simulating from a Poisson and a binomial

100 เอ็กซ์พี

Density of the Poisson distribution

100 เอ็กซ์พี

Sum of two Poisson variables

100 เอ็กซ์พี

The geometric distribution

50 เอ็กซ์พี

Waiting for first coin flip

100 เอ็กซ์พี

Using replicate() for simulation

100 เอ็กซ์พี

Simulating from the geometric distribution

100 เอ็กซ์พี

Probability of a machine lasting X days

100 เอ็กซ์พี

Graphing the probability that a machine still works

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

Foundations of Probability in R

หลักสูตรเสร็จสมบูรณ์

ได้รับใบรับรองความสำเร็จ

เพิ่มข้อมูลรับรองนี้ลงในโปรไฟล์ LinkedIn, ประวัติย่อ หรือเรซูเม่ของคุณ
แชร์ลงในโซเชียลมีเดียและในรายงานประเมินผลการปฏิบัติงานของคุณลงทะเบียนเลย

เข้าร่วมกับ... 19 ล้านผู้เรียน และเริ่ม Foundations of Probability in R วันนี้เลย!

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา