Chuyển đến nội dung chính

Khóa học

Lấy mẫu trong R

Trung cấpTrình độ kỹ năng

Đã cập nhật tháng 08, 2024

Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí

RProbability & Statistics

4 gio

15 video

51 Bài tập

4,000 XP

24,845

Giấy chứng nhận Thành tích

Được người học tại hàng ngàn công ty yêu thích

Đào tạo một đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

Lấy mẫu là nền tảng của thống kê suy luận và kiểm định giả thuyết. Đây là yếu tố cực kỳ quan trọng trong phân tích khảo sát và thiết kế thí nghiệm. Khóa học này giải thích khi nào và vì sao việc lấy mẫu quan trọng, hướng dẫn bạn cách thực hiện các kiểu lấy mẫu phổ biến, từ lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản đến các phương pháp phức tạp hơn như lấy mẫu phân tầng và lấy mẫu cụm. Ở phần sau, khóa học đề cập cách ước lượng các thống kê của tổng thể và định lượng mức độ bất định trong ước lượng của bạn bằng cách tạo phân phối lấy mẫu và phân phối bootstrap. Xuyên suốt khóa học, bạn sẽ khám phá các tập dữ liệu thực tế về đánh giá cà phê, bài hát trên Spotify và tình trạng nghỉ việc của nhân viên.

Điều kiện tiên quyết

Introduction to Statistics in R

1

Giới thiệu về lấy mẫu

Tìm hiểu lấy mẫu là gì và vì sao hữu ích, hiểu các vấn đề do lấy mẫu thuận tiện gây ra, và phân biệt giữa tính ngẫu nhiên thực sự và giả ngẫu nhiên.

Lấy mẫu và ước lượng điểm

Lý do để lấy mẫu

Lấy mẫu đơn giản với dplyr

Lấy mẫu đơn giản với base R

Lấy mẫu thuận tiện

Các phát hiện từ mẫu có khái quát hóa được không?

Những phát hiện này có khái quát hóa được không?

Tạo số giả ngẫu nhiên

Tạo số ngẫu nhiên

Tìm hiểu về random seed

Bắt Đầu Chương

2

Các phương pháp lấy mẫu

Học cách và thời điểm thực hiện bốn phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên: đơn giản, hệ thống, phân tầng và cụm.

Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản và lấy mẫu hệ thống

Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản

Lấy mẫu hệ thống

Lấy mẫu hệ thống có ổn không?

Lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng và có trọng số

Phương pháp lấy mẫu nào?

Lấy mẫu phân tầng theo tỷ lệ

Lấy mẫu phân tầng số lượng bằng nhau

Lấy mẫu có trọng số

Lấy mẫu theo cụm

Lợi ích của phân cụm

Thực hiện lấy mẫu theo cụm

So sánh các phương pháp lấy mẫu

3 loại lấy mẫu

Thống kê tóm tắt trên các loại mẫu khác nhau

Bắt Đầu Chương

3

Phân phối lấy mẫu

Học cách định lượng độ chính xác của thống kê mẫu bằng sai số tương đối, và đo lường mức biến thiên trong ước lượng của bạn bằng cách tạo các phân phối lấy mẫu.

Sai số tương đối của ước lượng điểm

Tính sai số tương đối

Lỗi tương đối so với kích thước mẫu

Tạo phân phối lấy mẫu

Lặp lại việc lấy mẫu

Tham số lặp

Xấp xỉ phân phối lấy mẫu

Phân phối lấy mẫu chính xác

Xấp xỉ phân phối lấy mẫu

Chính xác vs. xấp xỉ

Sai số chuẩn và Định lý Giới hạn Trung tâm

Trung bình của tổng thể & phân phối lấy mẫu

Phương sai của tổng thể và phân phối lấy mẫu

Bắt Đầu Chương

4

Phân phối bootstrap

Học cách dùng lấy mẫu lại để thực hiện bootstrapping, nhằm ước lượng mức biến thiên của một tổng thể chưa biết. Hiểu sự khác nhau giữa phân phối lấy mẫu và phân phối bootstrap.

Giới thiệu về bootstrapping

Nguyên lý của bootstrapping

Có hoặc không hoàn lại

Tạo một phân phối bootstrap

So sánh phân phối lấy mẫu và phân phối bootstrap

Thống kê bootstrap và thống kê tổng thể

Phân phối lấy mẫu vs. phân phối bootstrap

So sánh trung bình giữa sampling và bootstrap

So sánh độ lệch chuẩn của phân phối mẫu và phân phối bootstrap

Khoảng tin cậy

Diễn giải khoảng tin cậy

Tính khoảng tin cậy

Chúc mừng bạn!

Bắt Đầu Chương

Lấy mẫu trong R

Hoàn
Thành

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của banĐăng ký ngay

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Lấy mẫu trong R ngay hôm nay!

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.