Sau khi hoàn thành các khóa học này, tôi cảm thấy tự tin khi tạo các trực quan hóa và bảng điều khiển chuyên nghiệp
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Giới thiệu về kiểm định giả thuyết
Tìm hiểu vì sao kiểm định giả thuyết hữu ích, và đi qua quy trình cho kiểm định tỷ lệ một mẫu. Qua đó, bạn sẽ gặp các khái niệm quan trọng như z-score, p-value, và lỗi âm tính giả cùng dương tính giả. Khảo sát Stack Overflow và bộ dữ liệu giao hàng y tế trễ sẽ được giới thiệu.
- Kiểm định giả thuyết và z-score50 XP
- Ứng dụng của A/B testing50 XP
- Tính trung bình mẫu100 XP
- Tính z-score100 XP
- Giá trị p50 XP
- Phiên tòa hình sự và kiểm định giả thuyết50 XP
- Đuôi trái, đuôi phải, hai đuôi100 XP
- Tính p-value100 XP
- Ý nghĩa thống kê50 XP
- Ra quyết định từ giá trị p50 XP
- Tính khoảng tin cậy100 XP
- Lỗi loại I và loại II100 XP
2
Kiểm định hai mẫu và ANOVA
Học cách kiểm định sự khác biệt trung bình giữa hai nhóm bằng t-test, và mở rộng lên nhiều hơn hai nhóm với ANOVA và t-test theo cặp.
3
Kiểm định tỷ lệ
Học cách kiểm định sự khác biệt về tỷ lệ giữa hai nhóm bằng kiểm định tỷ lệ, mở rộng lên nhiều hơn hai nhóm với kiểm định độc lập chi-bình phương, và quay lại trường hợp một mẫu với kiểm định độ phù hợp chi-bình phương.
4
Kiểm định phi tham số
Tìm hiểu các giả định của kiểm định giả thuyết tham số và cách dùng các kiểm định phi tham số dựa trên mô phỏng và xếp hạng khi các giả định đó không được đáp ứng.
R
Kiểm định giả thuyết trong R
Hoàn
thành khóa học
