課程簡介

科學方法、概率和Statistics

  • 很短的統計學歷史
  • 為什麼可以對結論“有信心”
  • 概率與決策

研究準備(決定“什麼”和“如何”)

  • 大局:研究是具有輸入和輸出的過程的一部分
  • 收集數據
  • 提問者和測量
  • 測量什麼
  • 觀察性研究
  • 實驗設計
  • 數據分析和圖形方法
  • 研究技能和技巧
  • 研究 Management

描述雙變數數據

  • 雙變數數據簡介
  • 皮爾遜相關性的值
  • 猜測相關性類比
  • Pearson's r 的特性
  • 計算 Pearson 的 r
  • 範圍限制演示
  • 方差和定律II
  • 習題

概率

  • 介紹
  • 基本概念
  • 條件概率演示
  • 賭徒謬誤類比
  • 生日示範
  • 二項分佈
  • 二項式演示
  • 基本費率
  • 貝葉斯定理演示
  • Monty Hall 問題演示
  • 習題

正態分佈

  • 介紹
  • 歷史
  • 正態分佈的面積
  • 正態分佈演示的種類
  • 標準普通房 (Standard Normal)
  • 二項式的正態近似
  • 正態逼近演示
  • 習題

抽樣分佈

  • 介紹
  • 基本演示
  • 樣本量演示
  • 中心極限定理演示
  • 均值的抽樣分佈
  • 均值差值的抽樣分佈
  • Pearson's r 的採樣分佈
  • 比例的抽樣分佈
  • 習題

估計

  • 介紹
  • 自由度
  • 估算器的特徵
  • 偏差和可變性模擬
  • 置信區間
  • 習題

假設檢驗的邏輯

  • 介紹
  • 顯著性檢驗
  • I 類和 II 類錯誤
  • 單尾和雙尾檢驗
  • 解釋重要結果
  • 解釋非顯著性結果
  • 假設檢驗的步驟
  • 顯著性檢驗和置信區間
  • 誤解
  • 習題

測試手段

  • 單一均值
  • t 分發演示
  • 兩種均值的區別(獨立群)
  • 魯棒性類比
  • 均值之間的所有成對比較
  • 具體比較
  • 兩個均值之間的差異(相關對)
  • 相關 t 類比
  • 具體比較(相關觀察)
  • 成對比較(相關觀測值)
  • 習題

權力

  • 介紹
  • 計算範例
  • 影響功率的因素
  • 習題

預測

  • 簡單線性回歸簡介
  • 線性擬合演示
  • 平方和的除法
  • 估計的標準誤差
  • 預測線演示
  • b 和 r 的推論 Statistics
  • 習題

方差分析

  • 介紹
  • 方差分析設計
  • 單因素方差分析(受試者間)
  • 單向演示
  • 多因素方差分析(受試者間)
  • 樣本量不相等
  • 補充方差分析的檢驗
  • 受試者內方差分析
  • 主體內設計的力量演示
  • 習題

氣方

  • 卡方分佈
  • 單向表
  • 測試發行版演示
  • 列聯表
  • 2 x 2 工作台類比
  • 習題

案例研究

對選定案例研究的分析

最低要求

需要對描述性統計(平均值、平均值、標準差、方差)有紮實的瞭解,並對概率有基本的瞭解。

您可能想參加預備課程: Statistics 級別 1

  35 時間:
 

人數


開始於

結束於


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

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