After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Вибірка є наріжним каменем інференційної статистики та перевірки гіпотез. Вона надзвичайно важлива в аналізі опитувань і під час планування експериментів. У цьому курсі пояснюється, коли й чому вибірка має значення, а також як виконувати поширені типи вибірки — від простої випадкової до складніших методів, як-от стратифікована та кластерна вибірка. Далі курс охоплює оцінювання параметрів генеральної сукупності та кількісну оцінку невизначеності у ваших оцінках шляхом побудови вибіркових розподілів і бутстреп-розподілів. Протягом курсу ви працюватимете з реальними наборами даних про рейтинги кави, пісні Spotify та плинність кадрів.
Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Вступ до вибірки
Дізнайтеся, що таке вибірка і чому вона корисна, розберіться з проблемами, які спричиняє вибірка зручності, та зрозумійте різницю між справжньою випадковістю і псевдовипадковістю.
- Вибірка та точкові оцінки50 XP
- Навіщо робити вибірку50 XP
- Просте вибіркове дослідження з dplyr100 XP
- Просте вибіркове дослідження у base R100 XP
- Вибірка зручності50 XP
- Чи можна узагальнювати висновки з вибірки?100 XP
- Чи можна узагальнювати ці результати?100 XP
- Генерація псевдовипадкових чисел50 XP
- Генерування випадкових чисел100 XP
- Розуміння випадкових зерен (random seeds)100 XP
2
Методи вибірки
Навчіться, як і коли застосовувати чотири методи випадкової вибірки: просту, систематичну, стратифіковану та кластерну.
3
Вибіркові розподіли
Навчіться кількісно оцінювати точність вибіркових статистик за допомогою відносних похибок і вимірювати варіацію ваших оцінок, генеруючи вибіркові розподіли.
4
Бутстреп-розподіли
Дізнайтеся, як використовувати повторну вибірку для виконання бутстрепу, щоб оцінити варіацію в невідомій генеральній сукупності. Зрозумійте різницю між вибірковими розподілами та бутстреп-розподілами.
R
Вибірка в R
Курс
завершено
