Статистическое выведение и моделирование с R

Понимание данных требует больше, чем просто запуск программного обеспечения; вам нужно знать, почему статистические методы работают и когда их применять. Этот курс поможет вам преодолеть разрыв между статистической теорией и практической реализацией с использованием R. Вы превратитесь из новичка в уверенного аналитика данных, способного выбирать, строить и интерпретировать статистические модели, учиться распознавать, когда стандартные модели подходят вашим данным, и как изменять направление, когда ваши статистически предположения нарушаются. Что вы узнаете: - Понять основные понятия вероятности, проверки гипотез и доверительных интервалов. - Построение и оценка моделей линейной и логистической регрессии с использованием R. - Применять современные рабочие процессы tidyverse для очистки и подготовки данных для статистического анализа. - оценка допущений, используемых в моделях, и определение альтернативных методов в тех случаях, когда эти допущения не соответствуют действительности. - интерпретировать статистические данные для принятия обоснованных решений и прогнозов на основе имеющихся данных. Курс начинается с основных статистических терминов и основных понятий вероятности, прежде чем перейти к практическому моделированию. Вы пройдете от базового описательного анализа до практических методов регрессии, изучая, как писать чистый, воспроизводимый код R по пути. Этот текстовый курс, предназначенный для начинающих, не требует предварительного опыта в области статистики или программирования. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть мощь статистического моделирования с помощью R.