Ana içeriğe atla

Kurs

R ile Çıkarımın Temelleri

Orta4 sa

Bir veri örneğinden, istatistiksel çıkarım olarak bilinen süreçle bir popülasyon hakkında nasıl sonuç çıkaracağınızı öğrenin.

R4 sa17 video58 Alıştırma4,350 XP38,824Başarı belgesi

Ücretsiz Hesap Oluşturun

Google ile devam edin
veya
Devam ederek şu belgeleri kabul etmiş olursunuz: Kullanım Şartları, bizim Gizlilik Politikası ve verilerinizin ABD'de depolandığını.

Binlerce şirketteki öğrenciler tarafından seviliyor

Bir Ekibi mi Eğitiyorsunuz?

İşletmeler için Dene

Kurs Açıklaması

İstatistiksel analizlerin temel unsurlarından biri, bir veri örnekleminden daha büyük bir popülasyon hakkında sonuç çıkarma süreci olan çıkarımdır. Her ne kadar sezgilere aykırı olsa da, standart uygulama, aslında ilgi konusu olmayan bir araştırma iddiasını çürütmeye çalışmaktır. Örneğin, bir tıbbi tedavinin diğerinden daha iyi olduğunu göstermek için, iki tedavinin eşit sağkalım oranlarına yol açtığını varsayar, ardından verilerle bu varsayımı çürütürüz. Ayrıca, veriler ile hipotez arasındaki uyuşmazlığın derecesini ifade eden p-değeri kavramını tanıtıyoruz. Bunun yanında, ilgi duyulan etkinin büyüklüğünü ölçen güven aralıklarına da dalıyoruz (ör. bir tedavinin diğerinden ne kadar daha iyi olduğu).

Ön Koşullar

Müfredat

Kurs içeriği

1

Çıkarım fikirlerine giriş

Bu bölümde, bir popülasyondan tekrarlı biçimde alınan örneklemlerin nasıl değişebileceğini inceleyeceksin. Örneklemlerdeki değişkenlik, ilgi duyduğun popülasyon hakkında iddialarda bulunmanı sağlar. Unutma: Araştırma iddiaları popülasyona odaklanır, ancak elindeki bilgiler yalnızca örneklem verilerinden gelir.
Bölüme Başla
3

Hipotez testi hataları: fırsat maliyeti

Rastgeleleştirme testleriyle aynı yapıyı koruyarak yeni bir örnek üzerinden hipotez testini öğrenmeye devam edeceksin. Ancak bu bölümde odak, farklı hatalar (tip I ve tip II), bu hataların nasıl yapıldığı, ne zaman birinin diğerinden daha kötü olduğu ve örneklem büyüklüğü ile etki büyüklüğü gibi unsurların hata oranlarını nasıl etkilediği üzerinde olacak.
Bölüme Başla
4

Güven aralıkları

Hipotez testine tamamlayıcı olarak, güven aralıkları bir popülasyon parametresini tahmin etmene olanak tanır. İlgi alanın her zaman popülasyonun bir özelliğidir; ancak parametreyi tahmin etmek için sadece örneklem verilerinden gelen eksik bilgilere sahipsin. Burada parametre, bir popülasyondaki gerçek başarı oranıdır. Güven aralığını oluşturmak için gereken değişkenliği tahmin etmekte önyükleme (bootstrapping) kullanılır.
Bölüme Başla
R

R ile Çıkarımın Temelleri

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Hemen Kaydolun

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.