Bu kursları tamamladıktan sonra profesyonel görselleştirmeler ve panolar oluşturma konusunda kendime güveniyorum
Shoebur RahmanSatın Alma Uzmanı, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Kategorik veriler her yerde. En son kamuoyu yoklamalarında, genomikte yeni atılımlara yol açan verilerde ve internet şirketlerinin sana ürün satmak için topladığı veri yığınlarında. Bu kursta, sinyali sesten ayırma tekniklerini; bu verideki yapının ne zaman ilginç olguları temsil ettiğini ve ne zaman sadece rastgele gürültü olduğunu belirlemeye yarayan araçları öğreneceksin.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
1
Tek bir parametre için çıkarım
Bu bölümde, kategorik verileri tanımlayan tek bir parametre üzerinde istatistiksel çıkarım yapmayı öğreneceksin. Buna, tek bir orana yönelik hem yeniden örnekleme temelli yöntemler hem de yaklaşım (approximation) temelli yöntemler dahildir.
- Genel Sosyal Araştırma50 XP
- consci'yi keşfetme100 XP
- Bootstrap ile oluşturma100 XP
- Güven Aralığı (CI) Oluşturma100 XP
- Neden daha fazla bootstrap?50 XP
- Güven Aralığını Yorumlama50 XP
- Güven aralıkları (CI) ve güven düzeyi50 XP
- Daha az veriyle SE100 XP
- Farklı p ile SE100 XP
- Yaklaştırma kısayolu50 XP
- Yaklaşım yoluyla GA100 XP
- Yöntemlerin karşılaştırılması50 XP
2
Oranlar: test ve güç
Bu bölüm, tek bir parametre için hipotez testleri yapma ve güven aralıkları oluşturma konusunu daha derinlemesine ele alır. Ardından, iki oran arasındaki fark için nasıl çıkarım yapılacağını öğreneceksin. Son olarak, bu bölüm, sıfır hipotezinin doğru olduğunu bildiğinde neler olduğuna dair bir incelemeyle sona erer.
3
Birçok parametreyi karşılaştırma: bağımsızlık
Kursun bu kısmında, iki kategorik değişkenin bağımsızlığını test etmek için hem yeniden örnekleme yöntemlerini hem de klasik yöntemleri nasıl kullanacağını öğreneceksin. Bu bölüm, Ki-kare testinin nasıl uygulanacağını kapsar.
4
Birçok parametreyi karşılaştırma: uyum iyiliği
Kurs, seçim verilerini kullanan iki vaka çalışmasıyla tamamlanır. Burada, uyum iyiliğini kontrol etmek için Ki-kare testini nasıl kullanacağını öğreneceksin. İran ve Iowa’daki seçim sonuçlarını inceleyecek ve Benford yasasının bu veri kümeleri için geçerli olup olmadığını test edeceksin.
R
R ile Kategorik Verilerde Çıkarım
Kurs
Tamamlandı
