コース概要

Julia の統計と確率 Programming

基本統計

    Statistics 統計パッケージの概要 Statistics
Distributions および StatsBase パッケージ 単変量および多変量
  • 瞬間
  • 確率関数
  • サンプリングとRNG
  • ヒストグラム
  • 最尤推定
  • 製品、中止、および検閲された配布
  • 堅牢な統計
  • 相関と共分散
  • データフレーム
  • (データフレームパッケージ)

    データ I/O データ フレームの作成 カテゴリ データや欠損データを含むデータ タイプ 並べ替えと結合 データの再形成とピボット

      仮説検証

    (HypothesisTests パッケージ)

    仮説検定の原理概要 カイ二乗検定 z 検定および t 検定 F 検定 フィッシャー直接確率検定 ANOVA 正規性検定 コルモゴロフ・スミルノフ検定 ホテリングの T 検定

      回帰分析と生存分析

    (GLM & サバイバル パッケージ)

    線形回帰と指数族の原理概要 線形回帰 一般化線形モデル ロジスティック回帰 ポアソン回帰 ガンマ回帰 その他のGLMモデル

      生存分析イベント
    カプランマイヤー
  • ネルソン・アーレン
  • コックス比例ハザード
  • 距離
  • (距離パッケージ)
  • 距離とは何ですか?ユークリッド シティブロック コサイン相関 マハラノビス ハミング MAD RMS 平均二乗偏差

    多変量統計

      (MultivariateStats、Lasso、および Loess パッケージ)

    リッジ回帰 ラッソ回帰 黄土色 線形判別分析 主成分分析 (PCA) 線形 PCA カーネル PCA 確率的 PCA 独立 CA

    主成分回帰 (PCR)

      因子分析
    正準相関分析
  • 多次元スケーリング
  • クラスタリング
  • (クラスタリングパッケージ)
  • K 平均法 K-medoid DBSCAN 階層的クラスタリング マルコフ クラスター アルゴリズム ファジー C 平均法クラスタリング
  • ベイジアン Statistics と確率的プログラミング

    (チューリングパッケージ)

      マルコフ連鎖モデル カルロ ハミルトニアン モンテル カルロ ガウス混合モデル ベイジアン線形回帰 ベイジアン指数家族回帰 ベイジアン Neural Networks 隠れマルコフ モデル 粒子フィルタリング 変分推論

    要求

    このコースは、すでにデータサイエンスや統計学のバックグラウンドを持っている方を対象としています。

    (゜Д゜)・゜・;

     21 時間

    参加者の人数



    Price per participant

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