Cursusaanbod
Statistics & Probabilistisch Programming in Julia
Basis statistieken
- Statistics
- Samenvatting Statistics met het statistiekenpakket
- Distributies & StatsBase pakket
- Univariate en multivariate
- Ogenblikken
- Waarschijnlijkheid functies
- Bemonstering en RNG
- Histogrammen
- Maximale waarschijnlijkheidsschatting
- Product, trucatie en gecensureerde distributie
- Robuuste statistieken
- Correlatie en covariantie
Gegevenskaders
(DataFrames pakket)
- Gegevens I/O
- Gegevensframes maken
- Gegevenstypen, waaronder categorische en ontbrekende gegevens
- Sorteren & samenvoegen
- Data hervormen en draaien
Hypothese testen
(HypothesisTests pakket)
- Hoofdlijnen van het testen van hypothesen
- Chi-kwadraat test
- Z-toets en T-toets
- F-toets
- Fisher exacte test
- ANOVA
- Tests voor normaliteit
- Kolmogorov-Smirnov-test
- De T-toets van Hotelling
Regressie- en overlevingsanalyse
(GLM & Survival pakketten)
- Principeoverzicht van lineaire regressie en exponentiële familie
- Lineaire regressie
- Gegeneraliseerde lineaire modellen
- Logistieke regressie
- Poisson-regressie
- Gamma regressie
- Andere GLM-modellen
- Analyse van de overleving
- Gebeurtenissen
- Kaplan-Meier
- Nelson-Aalen
- Cox proportioneel gevaar
Afstanden
(Afstanden pakket)
- Wat is een afstand?
- Euclidisch
- Stadsblok
- Cosinus
- Correlatie
- Mahalanobi's
- Hamming
- GEK
- RMS
- Gemiddelde afwijking in het kwadraat
Multivariate statistieken
(MultivariateStats, Lasso en Löss pakketten)
- Regressie van de nok
- Lasso regressie
- Löss
- Lineaire discriminant analyse
- Analyse van de belangrijkste componenten (PCA)
- Lineaire PCA
- Kernel PCA
- Probabilistische PCA
- Onafhankelijke CA
- Regressie van de hoofdcomponent (PCR)
- Analyse van de factor
- Canonieke correlatieanalyse
- Multidimensionale schaling
Clustering
(Clustering pakket)
- K-middel
- K-medoïden
- DBSCAN
- Hiërarchische clustering
- Markov Cluster-algoritme
- Fuzzy C-betekent clustering
Bayesiaans Statistics en probabilistisch Programming
(Turing-pakket)
- Markov Ketting Model Carlo
- Hamiltoniaanse Montel Carlo
- Gaussiaanse mengselmodellen
- Bayesiaanse lineaire regressie
- Bayesiaanse exponentiële familieregressie
- Bayesiaans Neural Networks
- Verborgen Markov-modellen
- Filteren van deeltjes
- Variationele gevolgtrekking
Vereisten
Deze cursus is bedoeld voor mensen die al een achtergrond hebben in data science en statistiek.
Testimonials (5)
De variatie met oefenen en tonen.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Cursus - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Automatisch vertaald
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
Cursus - 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
Cursus - R Fundamentals
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Cursus - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Michael the trainer is very knowledgeable and skillful about the subject of Big Data and R. He is very flexible and quickly customize the training meeting clients' need. He is also very capable to solve technical and subject matter problems on the go. Fantastic and professional training!.