ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

Courses

Sampling in R

ระดับกลางระดับทักษะ

อัปเดตแล้ว 08/2567

Master sampling to get more accurate statistics with less data.

เริ่มเรียนหลักสูตรฟรี

RProbability & Statistics4 ชม.15 videos51 Exercises4,000 เอ็กซ์พี24,404คำแถลงแสดงความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

เป็นที่ชื่นชอบของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

ฝึกอบรมบุคคลตั้งแต่ 2 คนขึ้นไป?

ลองใช้ DataCamp for Business

คำอธิบายรายวิชา

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.

ข้อกำหนดเบื้องต้น

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

50 เอ็กซ์พี

Reasons for sampling

50 เอ็กซ์พี

Simple sampling with dplyr

100 เอ็กซ์พี

Simple sampling with base-R

100 เอ็กซ์พี

Convenience sampling

50 เอ็กซ์พี

Are findings from the sample generalizable?

100 เอ็กซ์พี

Are these findings generalizable?

100 เอ็กซ์พี

Pseudo-random number generation

50 เอ็กซ์พี

Generating random numbers

100 เอ็กซ์พี

Understanding random seeds

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

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

50 เอ็กซ์พี

Simple random sampling

100 เอ็กซ์พี

Systematic sampling

100 เอ็กซ์พี

Is systematic sampling OK?

100 เอ็กซ์พี

Stratified and weighted random sampling

50 เอ็กซ์พี

Which sampling method?

100 เอ็กซ์พี

Proportional stratified sampling

100 เอ็กซ์พี

Equal counts stratified sampling

100 เอ็กซ์พี

Weighted sampling

100 เอ็กซ์พี

Cluster sampling

50 เอ็กซ์พี

Benefits of clustering

50 เอ็กซ์พี

Performing cluster sampling

100 เอ็กซ์พี

Comparing sampling methods

50 เอ็กซ์พี

3 kinds of sampling

100 เอ็กซ์พี

Summary statistics on different kinds of sample

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

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

50 เอ็กซ์พี

Calculating relative errors

100 เอ็กซ์พี

Relative error vs. sample size

50 เอ็กซ์พี

Creating a sampling distribution

50 เอ็กซ์พี

Replicating samples

100 เอ็กซ์พี

Replication parameters

50 เอ็กซ์พี

Approximate sampling distributions

50 เอ็กซ์พี

Exact sampling distribution

100 เอ็กซ์พี

Approximate sampling distribution

100 เอ็กซ์พี

Exact vs. approximate

50 เอ็กซ์พี

Standard errors and the Central Limit Theorem

50 เอ็กซ์พี

Population & sampling distribution means

100 เอ็กซ์พี

Population and sampling distribution variation

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

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

50 เอ็กซ์พี

Principles of bootstrapping

100 เอ็กซ์พี

With or without replacement

100 เอ็กซ์พี

Generating a bootstrap distribution

100 เอ็กซ์พี

Comparing sampling and bootstrap distributions

50 เอ็กซ์พี

Bootstrap statistics and population statistics

50 เอ็กซ์พี

Sampling distribution vs. bootstrap distribution

100 เอ็กซ์พี

Compare sampling and bootstrap means

100 เอ็กซ์พี

Compare sampling and bootstrap standard deviations

100 เอ็กซ์พี

Confidence intervals

50 เอ็กซ์พี

Confidence interval interpretation

50 เอ็กซ์พี

Calculating confidence intervals

100 เอ็กซ์พี

Congratulations!

50 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

Sampling in R

หลักสูตรเสร็จสมบูรณ์

ได้รับใบรับรองความสำเร็จ

เพิ่มข้อมูลรับรองนี้ลงในโปรไฟล์ LinkedIn, ประวัติย่อ หรือเรซูเม่ของคุณ
แชร์ลงในโซเชียลมีเดียและในรายงานประเมินผลการปฏิบัติงานของคุณลงทะเบียนเลย

สำหรับธุรกิจ

ฝึกอบรมบุคคลตั้งแต่ 2 คนขึ้นไป?

ให้ทีมของคุณเข้าถึงแพลตฟอร์ม DataCamp แบบเต็มรูปแบบ รวมถึงฟีเจอร์ทั้งหมด

ในแทร็กต่อไปนี้

Data Analyst in Rการรับรอง

Associate Data Scientist in Rการรับรอง

Statistician in R

Statistics Fundamentals in R

instructors

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

collaborators

Dr. Chester Ismay

Courses resources

Coffee ratingsdatasets

Spotify song attributesdatasets

Employee attritiondatasets

เข้าร่วมกับ... 19 ล้านผู้เรียน และเริ่ม Sampling in R วันนี้เลย!

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา