Kurzusleírás
Statistics & Probabilisztikus Programming a Julia-ben
Alapvető statisztika
- Statistics
- Összegzés Statistics a statisztikai csomaggal
- Eloszlások & StatsBase csomag
- Univariát és multivariát eloszlások
- Momentumok
- Valószínűségi függvények
- Mintavételek és véletlen számgenerátor
- Histogramok
- Maximum valószínűség becslés
- Termékszámítás, truncálás és cenzúrázott eloszlások
- Robusztus statisztika
- Korreláció és kovariancia
Adatkeretek
(DataFrames csomag)
- Adatbeviteli műveletek
- Adatkeretek létrehozása
- Adattípusok, beleértve a kategorikus és hiányzó adatokat
- Rendezés és összekapcsolás
- Adatátrendezés és pivotezés
Hipotézisvizsgálat
(HypothesisTests csomag)
- A hipotézisvizsgálat alapelvei
- Chi-kvadrát teszt
- z-teszt és t-teszt
- F-teszt
- Fisher pontos teszt
- ANOVA
- Normális eloszlás tesztjei
- Kolmogorov-Smirnov teszt
- Hotelling T-teszt
Regresszió és túlélésanalízis
(GLM és Survival csomagok)
- Lineáris regresszió és exponenciális család alapelvei
- Lineáris regresszió
- Általánosított lineáris modellek
- Logisztikus regresszió
- Poisson-regresszió
- Gamma-regresszió
- Egyéb GLM modellek
- Túlélésanalízis
- Események
- Kaplan-Meier
- Nelson-Aalen
- Cox arányos kockázat
Távolságok
(Distances csomag)
- Mi az a távolság?
- Euklidesi
- Városi blokk
- Koszinusz
- Korreláció
- Mahalanobis
- Hamming
- MAD
- RMS
- Középnégyzetes eltérés
Multivariát statisztika
(MultivariateStats, Lasso és Loess csomagok)
- Ridge regresszió
- Lasso regresszió
- Loess
- Lineáris diszkriminációs analízis
- Főkomponens-analízis (PCA)
- Lineáris PCA
- Kernel PCA
- Probabilisztikus PCA
- Független komponenselemzés
- Főkomponens-regresszió (PCR)
- Tényezőanalízis
- Kanonikus korrelációs analízis
- Többdimenziós skálázás
Clusterizálás
(Clustering csomag)
- K-means
- K-medoid
- DBSCAN
- Hierarchikus clusterizálás
- Markov Cluster Algorithm
- Fuzzy C-means clusterizálás
Bayes Statistics & Probabilisztikus Programming
(Turing csomag)
- Markov Chain Monte Carlo
- Hamiltonian Monte Carlo
- Gauss eloszlások keveréke
- Bayes lineáris regresszió
- Bayes exponenciális család regresszió
- Bayes Neural Networks
- Rejtett Markov-modellek
- Részecskeszűrők
- Variacionális becslés
Követelmények
Ez a kurzus azoknak a személyeknek szánva, akik már rendelkeznek adattudományi és statisztikai hátterrel.
Vélemények (5)
Variáció gyakorlatokkal és bemutatással.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Kurzus - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Gépi fordítás
Sok példa és gyakorlat a képzés témájához kapcsolódóan.
Tomasz - Ministerstwo Zdrowia
Kurzus - Advanced R Programming
Gépi fordítás
A oktató türelemmel rendelkezett, és igyekezett biztosítani, hogy mindannyian megértjük a témákat. Az órák élvezetesek voltak.
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Kurzus - Statistical Analysis using SPSS
Gépi fordítás
A 1. és 2. nap nagyon egyszerű volt számomra, és nagyon élveztem az élményt.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Kurzus - R Fundamentals
Gépi fordítás
A tempó pontos volt, és a lazul légkört akadálytalanul lehetett kérdéseket feltenni.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Kurzus - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Gépi fordítás