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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
お客様の声 (5)
運動と表示のバリエーション。
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コース - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
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それは情報的で役立つものでした
Brenton - Lotterywest
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トレーニングのテーマに関連する多くの例と演習。
Tomasz - Ministerstwo Zdrowia
コース - Advanced R Programming
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トレーナーは忍耐強く、私たち全員がトピックを理解していることを確認するために熱心でした。クラスは参加するのが楽しかったです。
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
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1日目と2日目は私にとって非常にわかりやすく、その経験を本当に楽しむことができました。
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
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