Courses
Inference for Categorical Data in R
ขั้นสูงระดับทักษะ
อัปเดตแล้ว 12/2564RProbability & Statistics4 ชม.14 videos53 Exercises4,000 เอ็กซ์พี10,656คำแถลงแสดงความสำเร็จ
เป็นที่ชื่นชอบของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง
ฝึกอบรมบุคคลตั้งแต่ 2 คนขึ้นไป?
ลองใช้ DataCamp for Businessคำอธิบายรายวิชา
ข้อกำหนดเบื้องต้น
Foundations of Inference in R1
Inference for a single parameter
In this chapter you will learn how to perform statistical inference on a single parameter that describes categorical data. This includes both resampling based methods and approximation based methods for a single proportion.
2
Proportions: testing and power
This chapter dives deeper into performing hypothesis tests and creating confidence intervals for a single parameter. Then, you'll learn how to perform inference on a difference between two proportions. Finally, this chapter wraps up with an exploration of what happens when you know the null hypothesis is true.
3
Comparing many parameters: independence
This part of the course will teach you how to use both resampling methods and classical methods to test for the indepence of two categorical variables. This chapter covers how to perform a Chi-squared test.
4
Comparing many parameters: goodness of fit
The course wraps up with two case studies using election data. Here, you'll learn how to use a Chi-squared test to check goodness-of-fit. You'll study election results from Iran and Iowa and test if Benford's law applies to these datasets.
Inference for Categorical Data in R
หลักสูตรเสร็จสมบูรณ์ ได้รับใบรับรองความสำเร็จ
เพิ่มข้อมูลรับรองนี้ลงในโปรไฟล์ LinkedIn, ประวัติย่อ หรือเรซูเม่ของคุณแชร์ลงในโซเชียลมีเดียและในรายงานประเมินผลการปฏิบัติงานของคุณลงทะเบียนเลย
พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile
พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา