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.
Mărturii (5)
Variația cu exercițiul și prezentarea.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Curs - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Tradus de catre o masina
Numeroase exemple și exerciții legate de subiectul formării.
Tomasz - Ministerstwo Zdrowia
Curs - Advanced R Programming
Tradus de catre o masina
antrenorul a avut paciență și era încântat să se asigure că am înțeles cu toții temele, coursurile erau distractive și plăcute de urmat
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Curs - Statistical Analysis using SPSS
Tradus de catre o masina
Ziua 1 și Ziua 2 au fost foarte simple pentru mine și mi s-au păru o experiență minunată.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Curs - R Fundamentals
Tradus de catre o masina
Timpul era perfect și atmosfera relaxantă a făcut ca candidați să se simtă la echipaj pentru a pune întrebări. (Note: There seems to be a slight error in the original sentence where "at ease" might have been intended as "at ease," which translates to "la echipaj" in Romanian. However, a more natural translation would use "într-o poziție confortabilă" or simply adjust for better flow: "candidații să se simtă la fel de confortabili pentru a pune întrebări.") For a more natural and accurate translation: Timpul era perfect și atmosfera relaxantă a făcut ca candidați să se simtă într-o poziție confortabilă pentru a pune întrebări.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Curs - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Tradus de catre o masina