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.
Vittnesmål (5)
Variationen med övning och visning.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Kurs - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Machine Translated
Många exempel och övningar relaterade till ämnet för utbildningen.
Tomasz - Ministerstwo Zdrowia
Kurs - Advanced R Programming
Machine Translated
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
Kurs - 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
Kurs - R Fundamentals
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.