Wnioskowanie statystyczne i modelowanie za pomocą R

Zrozumienie danych wymaga czegoś więcej niż tylko uruchomienia oprogramowania; musisz wiedzieć, dlaczego metody statystyczne działają i kiedy je stosować.Ten kurs pomaga wypełnić lukę między teorią statystyczną a praktyczną implementacją za pomocą R. Przejdziesz od początkującego do pewnego analityka danych, który jest w stanie wybierać, budować i interpretować modele statystyczne, uczyć się rozpoznawać, kiedy standardowe modele pasują do twoich danych i jak obracać się, gdy twoje założenia statystyczna są naruszane. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia prawdopodobieństwa, testowania hipotez i przedziałów ufności. - Buduj i oceniaj modele regresji liniowej i logistycznej za pomocą R. - Zastosuj nowoczesne przepływy pracy tidyverse, aby wyczyścić i przygotować dane do analizy statystycznej. - Oceń założenia modelu i zidentyfikuj alternatywne metody, gdy te założenie zawodzą. - Interpretuj wyniki statystyczne, aby podejmować prawidłowe decyzje i prognozy oparte na danych. Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii statystycznej i podstawowych pojęć prawdopodobieństwa przed przejściem do praktycznego modelowania.Będziesz przechodzić od podstawowych analiz opisowych do praktycznych technik regresji, ucząc się pisać czysty, powtarzalny kod R po drodze. Zaprojektowany dla początkujących, ten kurs tekstowy nie wymaga wcześniejszego doświadczenia w statystyce lub programowaniu.Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc modelowania statystycznego za pomocą R.