Course Outline
Statistics & Probabilistik Programming di Julia
Statistik dasar
- Statistics
- Ringkasan Statistics dengan paket statistik
- Paket Distribusi & StatsBase
- Univariat dan multivariat
- Momen
- Fungsi probabilitas
- Pengambilan sampel dan RNG
- Histogram
- Estimasi kemungkinan maksimum
- Produk, penyuluhan, dan distribusi tersensor
- Statistik yang kuat
- Korelasi & kovariansi
Bingkai Data
(Paket DataFrames)
- Data masukan/keluaran
- Membuat Bingkai Data
- Tipe data, termasuk data kategorikal dan data yang hilang
- Menyortir & bergabung
- Membentuk ulang & memutarbalikkan data
Pengujian hipotesis
(Paket Uji Hipotesis)
- Garis besar prinsip pengujian hipotesis
- Uji Chi-Kuadrat
- uji z dan uji t
- Uji F
- Uji pasti Fisher
- Analisis Varians
- Uji normalitas
- Uji Kolmogorov-Smirnov
- Uji T Hotelling
Analisis regresi & kelangsungan hidup
(Paket GLM & Survival)
- Prinsip garis besar regresi linier dan keluarga eksponensial
- Regresi linier
- Model linier umum
- Regresi logistik
- Regresi Poisson
- Regresi gamma
- Model GLM lainnya
- Analisis kelangsungan hidup
- Acara
- Kaplan Meier
- Nelson Aalen, seorang petani
- Bahaya Proporsional Cox
Jarak
(Paket jarak)
- Apa itu jarak?
- Bahasa Euklides
- Blok Kota
- Kosinus
- Korelasi
- Mahalanobis
- Berpura-pura
- GILA
- RMS
- Deviasi kuadrat rata-rata
Statistik multivariat
(Paket MultivariateStats, Lasso, & Loess)
- Regresi punggungan
- Regresi laso
- Biji loess
- Analisis diskriminan linier
- Analisis Komponen Utama (PCA)
- PCA Linier
- Kernel PCA
- PCA Probabilistik
- CA Independen
- Regresi Komponen Utama (PCR)
- Analisis Faktor
- Analisis Korelasi Kanonik
- Skala multidimensi
Kekelompokan
(Paket pengelompokan)
- K-berarti
- K-medoid
- DBSCAN
- Pengelompokan hierarkis
- Algoritma Markov Cluster
- Pengelompokan C-means fuzzy
Bayesian Statistics & Probabilistik Programming
(Paket Turing)
- Model Rantai Markov Carlo
- Montel Carlo ala Hamilton
- Model Campuran Gaussian
- Regresi Linier Bayesian
- Regresi Keluarga Eksponensial Bayesian
- Bahasa Bayesian Neural Networks
- Model Markov Tersembunyi
- Penyaringan Partikel
- Inferensi Variasional
Requirements
Kursus ini ditujukan bagi orang-orang yang sudah memiliki latar belakang dalam ilmu data dan statistik.
Testimonials (5)
Variasi dengan latihan dan pertunjukan.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Course - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Machine Translated
Many examples and exercises related to the topic of the training.
Tomasz - Ministerstwo Zdrowia
Course - Advanced R Programming
the trainer had patience, and was eager to make sure we all understood the topics, the classes were fun to attend
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Course - Statistical Analysis using SPSS
Day 1 and Day 2 were really straight forward for me and really enjoyed that experience.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Course - R Fundamentals
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.