Schița de curs
Statistică și Programare Probabilistică în Julia
Statistică de bază
-
Statistică
- Statistici de sumar cu pachetul statistics
-
Distribuții și pachetul StatsBase
- Univariate și multivariate
- Momente
- Funcții de probabilitate
- Eșantionare și RNG
- Histograme
- Estimare de maximă verosimilitate
- Distribuții de produs, trunchiere și cenzurare
- Statistici robuste
- Corelație și covarianță
DataFrames
(Pachetul DataFrames)
- Introducere și extragere de date
- Crearea de Data Frames
- Tipuri de date, inclusiv date categorice și lipsă
- Sortare și unire
- Remodelare și pivotare a datelor
Testarea ipotezelor
(Pachetul HypothesisTests)
- Principiul de bază al testării ipotezelor
- Testul Chi-Squared
- Testul z și testul t
- Testul F
- Testul Fisher exact
- ANOVA
- Teste pentru normalitate
- Testul Kolmogorov-Smirnov
- Testul Hotelling's T
Regresie și analiza de supraviețuire
(Pachetele GLM și Survival)
- Principiul de bază al regresiei liniare și a familiei exponențiale
- Regresie liniară
-
Modele liniare generalizate
- Regresie logistică
- Regresie Poisson
- Regresie Gamma
- Alte modele GLM
-
Analiza de supraviețuire
- Evenimente
- Kaplan-Meier
- Nelson-Aalen
- Cox Proportional Hazard
Distanțe
(Pachetul Distances)
- Ce este o distanță?
- Euclidiană
- Cityblock
- Cosinus
- Corelație
- Mahalanobis
- Hamming
- MAD
- RMS
- Deviația pătratică medie
Statistică multivariată
(Pachetele MultivariateStats, Lasso și Loess)
- Regresie Ridge
- Regresie Lasso
- Loess
- Analiza discriminantă liniară
-
Analiza Componentelor Principale (PCA)
- PCA liniară
- PCA bazată pe nucleu
- PCA probabilistică
- Analiza Independentă a Componentelor
- Regresie pe Componente Principale (PCR)
- Analiza Factorială
- Analiza Canonică a Corelației
- Scalare multidimensională
Clustering
(Pachetul Clustering)
- K-means
- K-medoids
- DBSCAN
- Clustering ierarhic
- Algoritmul Markov Cluster
- Clustering Fuzzy C-means
Statistică Bayesiană și Programare Probabilistică
(Pachetul Turing)
- Modelul Markov Chain Monte Carlo
- Hamiltonian Monte Carlo
- Modele de Amestec Gaussian
- Regresie Bayesiană Liniară
- Regresie Bayesiană în Familia Exponențială
- Rețele Neuronale Bayesiane
- Modele Markov Ascunse
- Filtrare de particule
-
Inferență Variatională
Cerințe
Acest curs este destinat persoanelor care au deja o fundație în știința datelor și statistică.
Mărturii (5)
Variația cu exercițiul și arătarea.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Curs - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Tradus de catre o masina
a fost informativ și util
Brenton - Lotterywest
Curs - Building Web Applications in R with Shiny
Tradus de catre o masina
Multe exemple și exerciții legate de tema instruirii.
Tomasz - Ministerstwo Zdrowia
Curs - Advanced R Programming
Tradus de catre o masina
instrutorul a fost răbdător și s-a străduit să ne asigure că toti am înțeles temele, iar cursurile au fost plăcute de urmărit
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Curs - Statistical Analysis using SPSS
Tradus de catre o masina
Ziua 1 și ziua 2 au fost foarte directe pentru mine și am atras cu adevărat plăcerea din această experiență.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Curs - R Fundamentals
Tradus de catre o masina