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.

 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (5)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák