課程簡介

科学方法、概率与Statistics

  • 统计学的简要历史
  • 为何可以对结论“有信心”
  • 概率与决策制定

研究准备(决定“什么”和“如何”)

  • 大局观:研究是输入和输出过程的一部分
  • 数据收集
  • 问卷与测量
  • 测量什么
  • 观察研究
  • 实验设计
  • 数据分析和图形方法
  • 研究技能与技术
  • 研究Management

描述双变量数据

  • 双变量数据介绍
  • 皮尔逊相关值
  • 猜测相关模拟
  • 皮尔逊r的性质
  • 计算皮尔逊r
  • 范围限制演示
  • 方差和定律II
  • 练习

概率

  • 介绍
  • 基本概念
  • 条件概率演示
  • 赌徒谬误模拟
  • 生日演示
  • 二项分布
  • 二项演示
  • 基础率
  • 贝叶斯定理演示
  • 蒙提霍尔问题演示
  • 练习

正态分布

  • 介绍
  • 历史
  • 正态分布的面积
  • 正态分布变体演示
  • 标准正态
  • 二项的正态近似
  • 正态近似演示
  • 练习

抽样分布

  • 介绍
  • 基本演示
  • 样本大小演示
  • 中心极限定理演示
  • 均值的抽样分布
  • 均值差的抽样分布
  • 皮尔逊r的抽样分布
  • 比例的抽样分布
  • 练习

估计

  • 介绍
  • 自由度
  • 估计量的特性
  • 偏差与变异性模拟
  • 置信区间
  • 练习

假设检验的逻辑

  • 介绍
  • 显著性检验
  • I型和II型错误
  • 单尾和双尾检验
  • 解释显著结果
  • 解释不显著结果
  • 假设检验步骤
  • 显著性检验与置信区间
  • 误解
  • 练习

均值检验

  • 单均值
  • t分布演示
  • 两均值差(独立组)
  • 鲁棒性模拟
  • 所有均值间的成对比较
  • 特定比较
  • 两均值差(相关对)
  • 相关t模拟
  • 特定比较(相关观测)
  • 成对比较(相关观测)
  • 练习

功效

  • 介绍
  • 示例计算
  • 影响功效的因素
  • 练习

预测

  • 简单线性回归介绍
  • 线性拟合演示
  • 平方和划分
  • 估计的标准误差
  • 预测线演示
  • b和r的推断Statistics
  • 练习

ANOVA

  • 介绍
  • ANOVA设计
  • 单因素ANOVA(组间)
  • 单因素演示
  • 多因素ANOVA(组间)
  • 不等样本大小
  • ANOVA补充测试
  • 组内ANOVA
  • 组内设计功效演示
  • 练习

卡方

  • 卡方分布
  • 单因素表
  • 分布测试演示
  • 列联表
  • 2 x 2表模拟
  • 练习

案例研究

选定案例研究的分析

最低要求

需要對描述性統計(均值、平均數、標準差、方差)有紮實的理解,並對概率有基本了解。

您可以參加預備課程:Statistics Level 1

 35 時間:

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