コース概要

科学的方法、確率、および Statistics

    統計学のごく短い歴史 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伴うプロセスの一部です データの収集 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

    ピアソン相関の二変量データ値の概要 相関関係の推測 ピアソン r のシミュレーション プロパティ ピアソン r の計算 範囲制限のデモ 分散和の法則 II 演習

確率

    はじめに 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 誕生日のデモンストレーション 二項分布 二項デモンストレーション 基本レート ベイズの定理のデモンストレーション 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

    はじめに 歴史 正規分布の領域 正規分布の種類 デモ 標準正規 二項正規近似への正規近似 デモ演習

標本分布

    はじめに 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 平均のサンプリング分布 平均間の差のサンプリング分布 ピアソン r のサンプリング分布 比率のサンプリング分布 演習

推定

    はじめに 自由度 推定量の特性 バイアスと変動性 シミュレーション 信頼区間 演習

仮説検証のロジック

    はじめに 有意性検定 タイプ I およびタイプ II の誤り 片側検定および両側検定 有意な結果の解釈 有意でない結果の解釈 仮説検定のステップ 有意性検定と信頼区間 誤解の演習

試験手段

    単一平均値分布のデモ 2 つの平均値間の差 (独立グループ) 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 特定の比較 2 つの平均値間の差 (相関ペア) 相関 t シミュレーション 特定の比較 (相関観測値) ペアごとの比較 (相関観測値) 演習

    はじめに 計算例 パワーエクササイズに影響を与える要因

予測

    単線形回帰の概要 線形フィットのデモ 分割二乗和 推定の標準誤差 予測線のデモ b および r の推論 Statistics の演習

分散分析

    はじめに 分散分析の設計 一因子分散分析 (被験者間) 一元配置のデモ 多因子分散分析 (被験者間) 不均等サンプルサイズの検定 分散分析を補足する被験者内分散分析 被験者内分散分析の力 被験者内設計のデモ演習

カイスクエア

    カイ二乗分布の一元表 分布のテスト 分割表のデモ 2 x 2 表の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

  35 時間
 

参加者の人数


開始

完了


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

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