コース概要
科学的方法、確率、および Statistics
- 統計の歴史は非常に短い
- なぜ結論に「自信」が持てるのか
- 確率と意思決定
研究の準備(「何を」「どのように」行うかを決める)
- 全体像: 研究はインプットとアウトプットを含むプロセスの一部です
- 情報収集中
- 質問者と測定
- 何を測定するか
- 観察研究
- 実験計画法
- データの分析とグラフィカルな手法
- 研究スキルとテクニック
- 研究 Management
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
検査手段
- 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
- 計算例
- 電力に影響を与える要因
- 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
ケーススタディ
選択されたケーススタディの分析
要求
記述統計(平均、平均、標準偏差、分散)の確かな理解と確率の基本的な理解が必要。
準備コースに参加することをお勧めします: Statistics レベル1
お客様の声 (8)
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
コース - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
We were using road accident data for practicals
Maphahamiso Ralienyane - Road Safety Department
コース - Statistical Analysis using SPSS
よく練られた、グレードの高い企画資料。
Andrew - Office of Projects Victoria - Department of Treasury & Finance
コース - Forecasting with R
Machine Translated
退屈ではなく、トレーナーは注意を引き続けることができ、トピックは深く取り上げられました。
Marta - Ministerstwo Zdrowia
コース - Advanced R Programming
Machine Translated
very tailored to needs
Yashan Wang
コース - Data Mining with R
The subject matter and the pace were perfect.
Tim - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
コース - Programming with Big Data in R
At the end of the class, we had a great overview of the language, we were provided tools to continue learning and were provided suggestions on how to continue learning. We covered AI/ML information.
Victor Prado - Global Knowledge Network Training Ltd
コース - R
That Haytham started with the basics and gave us enough time to do the examples and ensure that we were at the same page before we moved on to the next topic.