Kursplan

Statistics & Probabilistic Programming i Julia

Grundläggande statistik

  • Statistics
    • Sammanfattning Statistics med statistikpaketet
  • Fördelningar & StatsBase-paketet
    • Univariat & multivariat
    • Ögonblick
    • Sannolikhetsfunktioner
    • Urval och RNG
    • Histogram
    • Maximum likelihood-estimering
    • Produkt, truncering och censurerad fördelning
    • Robusta statistik
    • Korrelation & kovarians

DataFrames

(DataFrames-paketet)

  • Data I/O
  • Skapande av Data Frames
  • Datatyper, inklusive kategorisk och saknad data
  • Sortering & anslutning
  • Omformning & vridning av data

Hypotesprövning

(HypothesisTests-paketet)

  • Principlinjen för hypotesprövning
  • Chi-kvadrat-test
  • z-test och t-test
  • F-test
  • Fisher exakt test
  • ANOVA
  • Tester för normalitet
  • Kolmogorov-Smirnov-test
  • Hotellings T-test

Regression & överlevnadsanalys

(GLM & Survival-paketen)

  • Principlinjen för linjär regression och exponentiell familj
  • Linjär regression
  • Generaliserade linjära modeller
    • Logistisk regression
    • Poisson regression
    • Gamma regression
    • Andra GLM-modeller
  • Överlevnadsanalys
    • Händelser
    • Kaplan-Meier
    • Nelson-Aalen
    • Cox Proportional Hazard

Avstånd

(Distances-paketet)

  • Vad är ett avstånd?
  • Euklidisk
  • Cityblock
  • Kosinus
  • Korrelation
  • Mahalanobis
  • Hamming
  • MAD
  • RMS
  • Medelkvadratisk avvikelse

Multivariata statistik

(MultivariateStats, Lasso & Loess-paketen)

  • Ridge regression
  • Lasso regression
  • Loess
  • Linjär diskriminantanalys
  • Principal Component Analysis (PCA)
    • Linjär PCA
    • Kernel PCA
    • Probabilistisk PCA
    • Oberoende CA
  • Principal Component Regression (PCR)
  • Faktoranalys
  • Canonical Correlation Analysis
  • Multidimensionell skalning

Klusteranalys

(Clustering-paketet)

  • K-means
  • K-medoids
  • DBSCAN
  • Hierarkisk klusteranalys
  • Markov Cluster Algorithm
  • Fuzzy C-means klusteranalys

Bayesiansk & Statistics & Probabilistisk Programming

(Turing-paketet)

  • Markov Chain Model Carlo
  • Hamiltonian Monte Carlo
  • Gaussiska blandningsmodeller
  • Bayesiansk linjär regression
  • Bayesiansk exponentiell familj regression
  • Bayesiansk Neural Networks
  • Dolda Markov-modeller
  • Partikelfiltrering
  • Variational Inference

Krav

Den här kursen är avsedd för personer som redan har en bakgrund inom datavetenskap och statistik.

 21 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Vittnesmål (5)

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier