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Course Outline
이변량 데이터 설명
- 이변량 데이터 소개
- 피어슨 상관관계의 값
- 추측 상관관계 시뮬레이션
- 피어슨 r의 속성
- 피어슨의 r 계산
- 범위 제한 데모
- 분산합법 II
- 수업 과정
개연성
- 소개
- 기본 개념
- 조건부 확률 데모
- 도박꾼의 오류 시뮬레이션
- 생일 시범
- 이항분포
- 이항 증명
- 기본 요금
- 베이즈 정리 증명
- 몬티 홀 문제 시범
- 수업 과정
정규 분포
- 소개
- 역사
- 정규 분포의 영역
- 정규 분포의 종류 데모
- 표준 보통
- 이항식에 대한 정규 근사
- 일반 근사 데모
- 수업 과정
샘플링 분포
- 소개
- 기본 데모
- 샘플 크기 데모
- 중심극한정리 데모
- 평균의 표본 분포
- 평균 차이의 표본 분포
- 피어슨 r의 표본 분포
- 비율의 표본 분포
- 수업 과정
견적
- 소개
- 자유도
- 추정자의 특성
- 편향 및 변동성 시뮬레이션
- 신뢰 구간
- 수업 과정
가설 검정의 논리
- 소개
- 유의성 테스트
- 유형 I 및 유형 II 오류
- 단측 및 양측 검정
- 중요한 결과 해석
- 중요하지 않은 결과 해석
- 가설 검정의 단계
- 유의성 검정 및 신뢰 구간
- 오해
- 수업 과정
테스트 수단
- 단일 평균
- t 배포 데모
- 두 평균(독립 그룹)의 차이
- 견고성 시뮬레이션
- 평균 간의 모든 쌍별 비교
- 구체적인 비교
- 두 평균(상관 쌍)의 차이
- 상관관계 t 시뮬레이션
- 특정 비교(상관된 관찰)
- 쌍별 비교(상관된 관찰)
- 수업 과정
힘
- 소개
- 전력에 영향을 미치는 요소
- 왜 권력이 중요한가
- 수업 과정
예측
- 단순선형회귀 소개
- 선형적합 데모
- 제곱합의 분할
- 추정치의 표준 오차
- 예측 라인 데모
- b와 r에 대한 추론 Statistics
- 수업 과정
분산분석
- 소개
- ANOVA 설계
- 일인자 ANOVA(주제 간)
- 일방통행 데모
- 다중 요인 ANOVA(주제 간)
- 샘플 크기가 같지 않음
- ANOVA를 보완하는 테스트
- 주제 내 ANOVA
- Within-Subjects 디자인 데모의 힘
- 수업 과정
카이 제곱
- 카이 제곱 분포
- 일방통행 테이블
- 배포 테스트 데모
- 비상 사태 표
- 2 x 2 테이블 시뮬레이션
- 수업 과정
Requirements
대표자는 Statistics 레벨 1 과정을 이수했거나 동등한 업무 경험이 있어야 합니다.
28 Hours
회원 평가 (1)
I genuinely was benefit from the flexibility of the trainer.
