コース概要

Juliaでの統計と確率的プログラミング

基本的な統計学

  • 統計学
    • statisticsパッケージを使用した要約統計量
  • 分布とStatsBaseパッケージ
    • 単変量と多変量
    • モーメント
    • 確率関数
    • サンプリングと乱数生成
    • ヒストグラム
    • 最尤推定
    • 積、切り捨て、および検閲分布
    • ロバスト統計学
    • 相関と共分散

DataFrame

(DataFramesパッケージ)

  • データの入出力
  • DataFrameの作成
  • データ型、カテゴリカルデータと欠損値を含む
  • ソートと結合
  • データの再構成とピボットテーブル

仮説検定

(HypothesisTestsパッケージ)

  • 仮説検定の基本的な概要
  • カイ二乗検定
  • z-検定とt-検定
  • F-検定
  • フィッシャーの正確検定
  • ANOVA
  • 正規性の検定
  • コルモゴロフ-スミルノフ検定
  • ホッティングのT-検定

回帰分析と生存時間解析

(GLMとSurvivalパッケージ)

  • 線形回帰と指数分布族の基本的な概要
  • 線形回帰
  • 一般化線形モデル
    • ロジスティック回帰
    • ポアソン回帰
    • ガンマ回帰
    • その他のGLMモデル
  • 生存時間解析
    • イベント
    • Kaplan-Meier
    • Nelson-Aalen
    • Cox比例ハザードモデル

距離

(Distancesパッケージ)

  • 距離とは何か?
  • ユークリッド距離
  • マンハッタン距離
  • コサイン類似度
  • 相関係数
  • マハラノビス距離
  • ハミング距離
  • 平均絶対偏差(MAD)
  • 二乗平均平方根(RMS)
  • 平均二乗偏差

多変量統計学

(MultivariateStats, Lasso, およびLoessパッケージ)

  • リッジ回帰
  • ラッソ回帰
  • Loess
  • 線形判別分析
  • 主成分分析(PCA)
    • 線形PCA
    • カーネルPCA
    • 確率的PCA
    • 独立成分分析(ICA)
  • 主成分回帰(PCR)
  • 因子分析
  • 正準相関分析
  • 多次元尺度構成法

クラスタリング

(Clusteringパッケージ)

  • K-平均法
  • K-メドイド法
  • DBSCAN
  • 階層的クラスタリング
  • マーコフクラスタリングアルゴリズム
  • Fuzzy C-平均法クラスタリング

ベイジアン統計学と確率的プログラミング

(Turingパッケージ)

  • マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)
  • ハミルトニアンモンテカルロ法
  • ガウス混合モデル
  • ベイジアン線形回帰
  • ベイジアン指数分布族回帰
  • ベイジアンニューラルネットワーク
  • 隠れマルコフモデル
  • パーティクルフィルタリング
  • 変分推論

要求

このコースは、データサイエンスと統計学のバックグラウンドを持つ人向けです。

 21 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

お客様の声 (5)

今後のコース

関連カテゴリー