Name: การแจกแจงความน่าจะเป็นหลายตัวแปรใน R
Rating: 4.76 (50 reviews)

รายละเอียดคอร์ส

เมื่อทำงานกับข้อมูลที่มีหลายตัวแปร เรามักสนใจศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเหล่านั้นด้วยสถิติหลายตัวแปร ในคอร์สนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีวิเคราะห์ชุดข้อมูลประเภทนี้ รวมถึงการแจกแจงความน่าจะเป็นหลายตัวแปรที่พบบ่อย ได้แก่ การแจกแจงปกติหลายตัวแปร การแจกแจง t หลายตัวแปร และการแจกแจงเบ้หลายตัวแปรบางประเภท จากนั้นจะได้รู้จักเทคนิคสำหรับแสดงข้อมูลมิติสูงในจำนวนมิติที่น้อยลง ทั้ง Principal Component Analysis (PCA) และ Multidimensional Scaling (MDS)

ข้อกำหนดเบื้องต้น

Foundations of Probability in R

หลักสูตร

โครงร่างคอร์ส

การอ่านและพล็อตข้อมูลหลายตัวแปร

ในบทนำเกี่ยวกับข้อมูลหลายตัวแปรนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีอ่านและสรุปข้อมูลดังกล่าว รวมถึงการสรุปข้อมูลหลายตัวแปรด้วยสถิติเชิงพรรณนา เช่น เวกเตอร์ค่าเฉลี่ย เมทริกซ์ความแปรปรวน-ความแปรปรวนร่วม และเมทริกซ์สหสัมพันธ์ จากนั้นจะสำรวจเทคนิคการพล็อตกราฟเพื่อให้เข้าใจข้อมูลหลายตัวแปรได้ลึกยิ่งขึ้น

เริ่มบท

การแจกแจงปกติหลายตัวแปร

บทนี้จะแนะนำการแจกแจงความน่าจะเป็นหลายตัวแปรที่สำคัญและใช้กันแพร่หลายที่สุด นั่นคือ การแจกแจงปกติหลายตัวแปร คุณจะได้เรียนรู้วิธีสุ่มตัวอย่างจากการแจกแจงนี้ รวมถึงการคำนวณและพล็อตความหนาแน่นและความน่าจะเป็นภายใต้การแจกแจงดังกล่าว นอกจากนี้ยังได้เรียนรู้วิธีทดสอบว่าชุดข้อมูลเป็นไปตามการแจกแจงปกติหลายตัวแปรหรือไม่

เริ่มบท

การแจกแจงหลายตัวแปรอื่น ๆ

บทนี้แนะนำการแจกแจงความน่าจะเป็นหลากหลายประเภทสำหรับจำลองข้อมูลที่ไม่เป็นการแจกแจงปกติ โดยเฉพาะการแจกแจง t หลายตัวแปร ซึ่งสามารถจำลองหางที่หนากว่าและเป็นการขยายของการแจกแจง t ของ Student แบบตัวแปรเดียว รวมถึงการแจกแจงเบ้ประเภทต่าง ๆ ที่ออกแบบมาเพื่อจำลองข้อมูลที่มีความเบ้ขวาหรือเบ้ซ้ายโดยเฉพาะ

เริ่มบท

Principal Component Analysis และ Multidimensional Scaling

ในบทสุดท้าย คุณจะได้รู้จักเทคนิคสำหรับวิเคราะห์ข้อมูลมิติสูง ทั้ง Principal Component Analysis (PCA) และ Multidimensional Scaling (MDS) พร้อมเรียนรู้วิธีนำเทคนิคเหล่านี้ไปใช้วิเคราะห์ข้อมูลจริง