コース概要

二変量データの記述

  • 二変量データの概要
  • ピアソン相関の値
  • 相関関係の推測シミュレーション
  • ピアソンの r の性質
  • ピアソンの r の計算
  • 範囲制限デモ
  • 分散和法則Ⅱ
  • 演習

確率

  • 導入
  • 基本概念
  • 条件付き確率のデモ
  • ギャンブラーの誤謬シミュレーション
  • 誕生日デモンストレーション
  • 二項分布
  • 二項の実証
  • 基本料金
  • ベイズの定理の実証
  • モンティ・ホール問題のデモンストレーション
  • 演習

正規分布

  • 導入
  • 歴史
  • 正規分布の領域
  • さまざまな正規分布のデモ
  • スタンダード ノーマル
  • 二項式の正規近似
  • 正規近似のデモ
  • 演習

標本分布

  • 導入
  • 基本的なデモ
  • サンプルサイズのデモ
  • 中心極限定理のデモ
  • 平均値の標本分布
  • 平均値間の差の標本分布
  • ピアソンの r の標本分布
  • 割合の標本分布
  • 演習

推定

  • 導入
  • 自由度
  • 推定器の特徴
  • バイアスと変動のシミュレーション
  • 信頼区間
  • 演習

仮説検証のロジック

  • 導入
  • 有意性テスト
  • タイプ I およびタイプ II エラー
  • 片側検定と両側検定
  • 重要な結果の解釈
  • 有意でない結果の解釈
  • 仮説検定の手順
  • 有意性検定と信頼区間
  • 誤解
  • 演習

試験手段

  • 単一の平均
  • t配布デモ
  • 2 つの平均値間の差異 (独立したグループ)
  • ロバストネスシミュレーション
  • 平均値間のすべてのペアごとの比較
  • 具体的な比較
  • 2 つの平均の差 (相関ペア)
  • 相関tシミュレーション
  • 特定の比較 (相関観察)
  • ペアごとの比較 (相関観察)
  • 演習

  • 導入
  • 電力に影響を与える要因
  • なぜ力が重要なのか
  • 演習

予測

  • 単線形回帰の概要
  • 線形フィットのデモ
  • 平方和の分割
  • 推定値の標準誤差
  • 予測線のデモ
  • b と r の推論 Statistics
  • 演習

分散分析

  • 導入
  • 分散分析設計
  • 1 因子分散分析 (被験者間)
  • 一方向のデモ
  • 多因子分散分析 (被験者間)
  • 不等なサンプルサイズ
  • ANOVA を補足するテスト
  • 被験者内分散分析
  • 被験者内デザインの力のデモ
  • 演習

カイスクエア

  • カイ二乗分布
  • ワンウェイテーブル
  • ディストリビューションのデモのテスト
  • 分割表
  • 2×2テーブルシミュレーション
  • 演習

要求

デリゲートはStatisticsレベル1コースを修了しているか、同等の実務経験を有すること。

  28 時間

参加者の人数



Price per participant

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