Ana içeriğe atla

Kurs

R'de Örnekleme

Orta SeviyeBeceri Seviyesi

Güncel 08.2024

Daha az veriyle daha doğru istatistikler elde etmek için örneklemeyi ustaca kullanın.

Kursa Ücretsiz Başlayın

RProbability & Statistics

4 sa

15 video

51 Egzersiz

4,000 XP

24,845

Başarı Belgesi

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?

İşletmeler için deneyin

Kurs Açıklaması

Örnekleme, çıkarımsal istatistik ve hipotez testinin temel taşlarından biridir. Anket analizi ve deney tasarımında son derece önemlidir. Bu kurs, örneklemenin ne zaman ve neden önemli olduğunu açıklar; basit rastgele örneklemeden tabakalı ve küme örnekleme gibi daha karmaşık yöntemlere kadar yaygın örnekleme türlerini nasıl uygulayacağını öğretir. Kursun ilerleyen bölümlerinde, anakütle istatistiklerini tahmin etmeyi ve örnekleme dağılımları ile bootstrap dağılımları oluşturarak tahminlerindeki belirsizliği nasıl ölçebileceğini ele alırsın. Kurs boyunca kahve puanlamaları, Spotify şarkıları ve çalışan ayrılmaları gibi gerçek veri kümelerini keşfedeceksin.

Önkoşullar

Introduction to Statistics in R

1

Örneklemeye Giriş

Örneklemenin ne olduğunu ve neden faydalı olduğunu öğren, kolayda örneklemenin yol açtığı sorunları anla ve gerçek rastgelelik ile sözde rastgelelik arasındaki farkları keşfet.

Örnekleme ve nokta tahminleri

Örnekleme nedenleri

dplyr ile basit örnekleme

base-R ile basit örnekleme

Kolayda örnekleme

Örnekten elde edilen bulgular genellenebilir mi?

Bu bulgular genellenebilir mi?

Sözde rastgele sayı üretimi

Rastgele sayı üretme

Rastgele tohumları (seed) anlama

Bölümü Başlat

2

Örnekleme Yöntemleri

Dört rastgele örnekleme yöntemini — basit, sistematik, tabakalı ve küme — ne zaman ve nasıl uygulayacağını öğren.

Basit rastgele ve sistematik örnekleme

Basit rasgele örnekleme

Sistematik örnekleme

Sistematik örnekleme uygun mu?

Tabakalı ve ağırlıklı rastgele örnekleme

Hangi örnekleme yöntemi?

Orantılı tabakalı örnekleme

Eşit adetli tabakalı örnekleme

Ağırlıklı örnekleme

Küme örneklemesi

Kümelendirme faydaları

Küme örneklemesi uygulama

Örnekleme yöntemlerini karşılaştırma

3 tür örnekleme

Farklı örnek türlerinde özet istatistikler

Bölümü Başlat

3

Örnekleme Dağılımları

Örnek istatistiklerin doğruluğunu bağıl hatalarla nasıl nicemleyeceğini ve örnekleme dağılımları oluşturarak tahminlerindeki değişkenliği nasıl ölçeceğini öğren.

Noktasal tahminlerin bağıl hatası

Göreli hataları hesaplama

Göreli hata vs. örneklem büyüklüğü

Bir örnekleme dağılımı oluşturma

Örneklerin çoğaltılması

Tekrarlama parametreleri

Yaklaşık örnekleme dağılımları

Tam örnekleme dağılımı

Yaklaşık örnekleme dağılımı

Kesin vs. yaklaşık

Standart hatalar ve Merkezi Limit Teoremi

Ana kitle ve örnekleme dağılımı ortalamaları

Ana kitle ve örnekleme dağılımı varyasyonu

Bölümü Başlat

4

Bootstrap Dağılımları

Yeniden örnekleme kullanarak, bilinmeyen bir anakütledeki değişkenliği tahmin etmek için kullanılan bootstrapping yöntemini nasıl uygulayacağını öğren. Örnekleme dağılımları ile bootstrap dağılımları arasındaki farkı anla.

Bootstrapping’e giriş

Bootstrapping'in prensipleri

Değiştirerek mi, değiştirmeden mi

Bootstrap dağılımı oluşturma

Örnekleme ve bootstrap dağılımlarını karşılaştırma

Bootstrap istatistikleri ve anakütle istatistikleri

Örnekleme dağılımı vs. bootstrap dağılımı

Örnekleme ve bootstrap ortalamalarını karşılaştır

Örnekleme ve bootstrap standart sapmalarını karşılaştır

Güven aralıkları

Güven aralığının yorumlanması

Güven aralıklarını hesaplama

Bölümü Başlat

R'de Örnekleme

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve R'de Örnekleme eğitimine başlayın!

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

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