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課程簡介
Julia中的統計與概率編程
基礎統計
-
統計
- 使用statistics包進行彙總統計
-
分佈與StatsBase包
- 單變量與多變量
- 矩
- 概率函數
- 抽樣與隨機數生成
- 直方圖
- 最大似然估計
- 乘積、截斷與截尾分佈
- 穩健統計
- 相關性與協方差
DataFrames
(DataFrames包)
- 數據輸入/輸出
- 創建數據框
- 數據類型，包括分類數據與缺失數據
- 排序與連接
- 數據重塑與透視
假設檢驗
(HypothesisTests包)
- 假設檢驗的基本原理
- 卡方檢驗
- z檢驗與t檢驗
- F檢驗
- 費舍爾精確檢驗
- 方差分析
- 正態性檢驗
- 柯爾莫哥洛夫-斯米爾諾夫檢驗
- 霍特林T檢驗
迴歸與生存分析
(GLM與Survival包)
- 線性迴歸與指數族的基本原理
- 線性迴歸
-
廣義線性模型
- 邏輯迴歸
- 泊松迴歸
- 伽馬迴歸
- 其他GLM模型
-
生存分析
- 事件
- 卡普蘭-邁耶
- 尼爾森-阿倫
- 考克斯比例風險模型
距離
(Distances包)
- 什麼是距離？
- 歐幾里得距離
- 城市街區距離
- 餘弦距離
- 相關距離
- 馬氏距離
- 漢明距離
- 平均絕對偏差
- 均方根誤差
- 均方偏差
多元統計
(MultivariateStats, Lasso, 與Loess包)
- 嶺迴歸
- Lasso迴歸
- Loess迴歸
- 線性判別分析
-
主成分分析（PCA）
- 線性PCA
- 核PCA
- 概率PCA
- 獨立成分分析
- 主成分迴歸（PCR）
- 因子分析
- 典型相關分析
- 多維尺度分析
聚類
(Clustering包)
- K均值
- K中心點
- DBSCAN
- 層次聚類
- 馬爾可夫聚類算法
- 模糊C均值聚類
貝葉斯統計與概率編程
(Turing包)
- 馬爾可夫鏈蒙特卡羅
- 哈密頓蒙特卡羅
- 高斯混合模型
- 貝葉斯線性迴歸
- 貝葉斯指數族迴歸
- 貝葉斯神經網絡
- 隱馬爾可夫模型
- 粒子濾波
-
變分推斷
最低要求
本課程適合已有數據科學和統計學背景的學員。
21 小時
客戶評論 (5)
通過練習和展示的變體。
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
課程 - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
機器翻譯
內容豐富且實用
Brenton - Lotterywest
課程 - Building Web Applications in R with Shiny
機器翻譯
許多與培訓主題相關的示例和練習。
Tomasz - Ministerstwo Zdrowia
課程 - Advanced R Programming
機器翻譯
培訓師非常有耐心，並且熱切希望我們都能理解所講的主題，課程非常有趣
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
課程 - Statistical Analysis using SPSS
機器翻譯
第一天和第二天對我來說非常直接，我非常享受這段經歷。
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
課程 - R Fundamentals
機器翻譯
