Intrati in legatura

Schița de curs

Statistică & Programare Probabilistică în Julia

Statistică de bază

  • Statistică
    • Statistici sumare cu pachetul statistics
  • Distribuții & pachetul StatsBase
    • Univariate & multivariate
    • Momente
    • Funcții de probabilitate
    • Eșantionare și RNG
    • Histograme
    • Estimare de maximă verosimilitate
    • Distribuții de produs, trunchiere și cenzurare
    • Statistici robuste
    • Corelație & covarianță

DataFrames

(Pachetul DataFrames)

  • Introducere și extragere de date
  • Crearea de Data Frames
  • Tipuri de date, inclusiv date categorice și lipsă
  • Sortare & unire
  • Remodelare & 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 de normalitate
  • Testul Kolmogorov-Smirnov
  • Testul T al lui Hotelling

Regresie & analiza de supraviețuire

(Pachetele GLM & Survival)

  • Principiul de bază al regresiei liniare și 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?
  • Euclideană
  • Cityblock
  • Cosinus
  • Corelație
  • Mahalanobis
  • Hamming
  • MAD
  • RMS
  • Deviația pătratică medie

Statistică multivariată

(Pachetele MultivariateStats, Lasso, & Loess)

  • Regresie Ridge
  • Regresie Lasso
  • Loess
  • Analiza discriminantă liniară
  • Analiza Componentelor Principale (PCA)
    • PCA liniară
    • PCA kernel
    • PCA probabilistică
    • CA independentă
  • Regresie Componentelor Principale (PCR)
  • Analiza factorială
  • Analiza canonică de corelație
  • Scalare multidimensională

Clustering

(Pachetul Clustering)

  • K-means
  • K-medoids
  • DBSCAN
  • Clustering ierarhic
  • Algoritmul Markov Cluster
  • Clustering Fuzzy C-means

Statistică Bayesiană & Programare Probabilistică

(Pachetul Turing)

  • Modelul Markov Chain Monte Carlo
  • Hamiltonian Monte Carlo
  • Modele de amestec Gaussian
  • Regresie liniară Bayesiană
  • Regresie Bayesiană în familia exponențială
  • Rețele neuronale Bayesiane
  • Modele Markov ascunse
  • Filtrarea particulelor
  • Inferență variațională

Cerințe

Acest curs este destinat persoanelor care au deja cunoștințe în domeniul științei datelor și statisticii.

 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (3)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite