Kurzusleírás

Tudományos módszer, valószínűség és Statistics

  • A statisztika nagyon rövid története
  • Miért lehet "magabiztos" a következtetésekben
  • Valószínűség és döntéshozatal

Felkészülés a kutatásra (a "mit" és a "hogyan" eldöntése)

  • A nagy kép: a kutatás egy olyan folyamat része, amely bemenetekkel és kimenetekkel rendelkezik
  • Adat gyűjtés
  • Kérdezők és mérés
  • Mit kell mérni
  • Megfigyelési tanulmányok
  • Kísérletek tervezése
  • Adatok elemzése és grafikus módszerek
  • Kutatási készségek és technikák
  • Kutatás Management

Kétváltozós adatok leírása

  • Bevezetés a kétváltozós adatokba
  • A Pearson-korreláció értékei
  • Találós összefüggések szimulációja
  • A Pearson-féle r
  • Számítástechnika Pearson r
  • Tartomány bemutató korlátozása
  • Varianciaösszeg törvény II
  • Feladatok

Valószínűség

  • Bevezetés
  • Alapfogalmak
  • Feltételes valószínűségi bemutató
  • Szerencsejátékosok tévedés szimulációja
  • Születésnapi bemutató
  • Binomiális eloszlás
  • Binomiális bemutató
  • Alapdíjak
  • Bayes-tétel bemutatása
  • Monty Hall probléma bemutató
  • Feladatok

Normál elosztások

  • Bevezetés
  • Történelem
  • Normál eloszlású területek
  • A normál eloszlású bemutató változatai
  • Normál Normál
  • Normál közelítés a binomiálishoz
  • Normál közelítő bemutató
  • Feladatok

Mintavételi elosztások

  • Bevezetés
  • Alap demo
  • Mintaméret bemutató
  • Central Limit Theorem Demo
  • Az átlag mintavételi megoszlása
  • Mintavétel Az eszközök közötti különbség megoszlása
  • Mintavétel A Pearson-féle r
  • Egy arány mintavételi megoszlása
  • Feladatok

Becslés

  • Bevezetés
  • A szabadság fokozatai
  • Becslők jellemzői
  • Elfogultság és variabilitás szimuláció
  • Bizalmi intervallumok
  • Feladatok

A hipotézisvizsgálat logikája

  • Bevezetés
  • Jelentősségi vizsgálat
  • I. és II. típusú hibák
  • Egy- és kétfarkú tesztek
  • Jelentős eredmények értelmezése
  • Nem szignifikáns eredmények értelmezése
  • A hipotézisvizsgálat lépései
  • Szignifikanciavizsgálat és bizalmi intervallumok
  • Tévhitek
  • Feladatok

Tesztelési eszközök

  • Egyetlen átlag
  • t Elosztási bemutató
  • A két eszköz közötti különbség (független csoportok)
  • Robusztusság szimuláció
  • Minden páronkénti összehasonlítás az eszközök között
  • Konkrét összehasonlítások
  • Két átlag közötti különbség (korrelált párok)
  • Korrelált t szimuláció
  • Konkrét összehasonlítások (korrelált megfigyelések)
  • Páronkénti összehasonlítások (korrelált megfigyelések)
  • Feladatok

Erő

  • Bevezetés
  • Példa számítások
  • Az erőt befolyásoló tényezők
  • Feladatok

Előrejelzés

  • Bevezetés az egyszerű lineáris regresszióba
  • Lineáris Fit Demo
  • Négyzetösszegek particionálása
  • A becslés szokásos hibája
  • Prediction Line Demo
  • Következtető Statistics b és r esetén
  • Feladatok

ANOVA

  • Bevezetés
  • ANOVA Designs
  • Egytényezős ANOVA (Témák közötti)
  • Egyirányú bemutató
  • Többtényezős ANOVA (tantárgyak között)
  • Egyenlőtlen mintaméretek
  • ANOVA-t kiegészítő vizsgálatok
  • Tantárgyakon belüli ANOVA
  • A tárgyakon belüli tervezések ereje
  • Feladatok

Chi tér

  • Chi Square Distribution
  • Egyirányú asztalok
  • A disztribúciók tesztelése demo
  • Kontingencia táblázatok
  • 2 x 2 táblázat szimuláció
  • Feladatok

Esettanulmányok

Válogatott esettanulmányok elemzése

Követelmények

A leíró statisztikák (átlag, átlag, szórás, szórás) alapos ismerete és a valószínűség alapvető ismerete szükséges.

Érdemes lehet részt venni egy felkészítő tanfolyamon: Statistics 1. szint

  35 Hours
 

Résztvevők száma


Tanfolyam kezdete

Tanfolyam vége


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

Vélemények (8)

Rokon tanfolyam

Rokon kategóriák