Schița de curs

Statistics & Probabilistic Programming în Julia

Statistică de bază

  • Statistics
    • Rezumat Statistics cu pachetul statistic
  • Distribuții & Pachetul StatsBase
    • Univariate și multivariate
    • Momente
    • Funcții de probabilitate
    • Eșantionare și RNG
    • Histograme
    • Estimarea prin maximă verosimilitate
    • Distribuții produs, trunchiere și cenzurate
    • Statistică robustă
    • Corelație și covarianță

DataFrames

(Pachetul DataFrames)

  • I/O de date
  • Crearea de cadre de date
  • Tipuri de date, inclusiv categorice și date lipsă
  • Sortare și unire
  • Reshapare și pivotare a datelor

Testarea ipotezelor

(Pachetul HypothesisTests)

  • Schema principală a testării ipotezelor
  • Testul Chi-Squared
  • z-test și t-test
  • F-test
  • Fisher exact test
  • ANOVA
  • Teste pentru normalitate
  • Testul Kolmogorov-Smirnov
  • Hotelling's T-test

Regresie și analiză de durată

(Pachetele GLM & Survival)

  • Schema principală a regresiei liniare și familiei exponențiale
  • Regresie liniară
  • Modele de regresie generalizate
    • Regresia logistică
    • Regresia Poisson
    • Regresia Gamma
    • Alte modele GLM
  • Analiză de durată
    • Evenimente
    • Kaplan-Meier
    • Nelson-Aalen
    • Cox Proportional Hazard

Distante

(Pachetul Distances)

  • Ce este o distanță?
  • Euclidean
  • Cityblock
  • Cosine
  • Correlație
  • Mahalanobis
  • Hamming
  • MAD
  • RMS
  • Deviația pătratică medie

Statistică multivariantă

(Pachetele MultivariateStats, Lasso, & Loess)

  • Regresia ridge
  • Regresia lasso
  • Loess
  • Analiza discriminantă liniară
  • Analiza componentelor principale (PCA)
    • PCA liniară
    • Kernel PCA
    • PCA probabilistică
    • Independența CA
  • Regresia componentelor principale (PCR)
  • Analiza factorială
  • Analiză de corelație canonică
  • Scalare multidimensională

Clustering

(Pachetul Clustering)

  • K-means
  • K-medoids
  • DBSCAN
  • Clusterei jerarhice
  • Algoritmul de clustere Markov
  • Fuzzy C-means clustering

Bayesian  Statistics & Probabilistic Programming

(Pachetul Turing)

  • Modelul de lanț Markov
  • Hamiltonian Monte Carlo
  • Modele de amestec gaussian
  • Regresia liniară Bayesiană
  • Regresie exponențială familiei Bayesian
  • Bayesian Neural Networks
  • Modele Markoviene ascunse
  • Filtrare de particule
  • Inferență variatională
     

Cerințe

Acest curs este destinat persoanelor care au deja o cunoaștere în domeniul științei datelor și statisticilor.

 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (5)

Upcoming Courses

Categorii înrudite