Build your ultimate AI agent
课程介绍
抽样是推断统计和假设检验的基石。在调查分析和实验设计中尤为重要。本课程将解释何时以及为何需要抽样,带您完成常见的抽样方法,从简单随机抽样到更复杂的分层抽样和整群抽样。随后,课程将讲解如何估计总体统计量,并通过生成抽样分布和自助法分布来量化估计的不确定性。整个课程中,您将探索有关咖啡评分、Spotify 歌曲和员工流失的真实数据集。
先修要求
课程大纲
课程大纲
1
抽样概述
2
抽样方法
学习何时以及如何实施四种随机抽样方法:简单、系统、分层和整群。
3
抽样分布
学习如何使用相对误差量化样本统计量的准确性,并通过生成抽样分布来衡量估计的变异性。
4
自助法分布
学习如何使用重采样执行自助法,以估计未知总体的变异性。理解抽样分布与自助法分布之间的区别。
R
R 中的抽样
课程完成

