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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
力
- 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
お客様の声 (1)
Flexibility of the trainer