Статистические методы анализа данных

Углубленное изучение количественных методов исследования, статистического анализа и метрик данных для принятия обоснованных решений на основе информации

Профессиональный аналитик работает с статистическими данными и графиками на компьютере

Основы описательной статистики

Понимание ключевых концепций центральной тенденции, дисперсии и распределения данных для первичного анализа информации

Исследователь изучает вероятностные распределения и статистические модели

Теория вероятностей и распределения

Исследование вероятностных моделей, типов распределений и их применения в анализе данных и количественных исследованиях

Статистик проводит гипотезное тестирование используя научный метод

Проверка гипотез и тестирование

Методология проверки статистических гипотез, уровни значимости и интерпретация результатов количественного анализа

Специалист по данным применяет методы регрессионного анализа к набору данных

Регрессионный анализ и моделирование

Применение линейных и нелинейных моделей регрессии для исследования взаимосвязей между переменными в данных

Исследователь проводит многомерный статистический анализ сложного набора данных

Многомерный анализ и классификация

Изучение методов многомерной статистики включая кластеризацию, факторный анализ и дискриминантный анализ

Основные концепции статистического анализа

Понимание фундаментальных принципов необходимо для применения статистических методов:

Генеральная совокупность и выборка

Различие между полной генеральной совокупностью и представительной выборкой является основой для применения статистического вывода и обобщения результатов исследования.

Точечные и интервальные оценки

Методы оценки параметров совокупности через отдельные значения или доверительные интервалы обеспечивают надежность статистических выводов.

Уровень значимости и мощность теста

Контроль ошибок первого и второго рода при проверке гипотез обеспечивает адекватность статистического вывода и надежность заключений.

Корреляция и причинность

Различение между статистической связью переменных и причинно-следственными отношениями предотвращает неправильные интерпретации данных анализа.

Валидность и надежность

Обеспечение точности измерений и воспроизводимости результатов является критическим для качественного статистического анализа данных.

Экспериментальный дизайн

Правильная организация исследования с контролем переменных и рандомизацией обеспечивает корректность применения статистических методов анализа.

Статистические методы анализа данных

Основы описательной статистики

Теория вероятностей и распределения

Проверка гипотез и тестирование

Регрессионный анализ и моделирование

Многомерный анализ и классификация

Основные концепции статистического анализа

Генеральная совокупность и выборка

Точечные и интервальные оценки

Уровень значимости и мощность теста

Корреляция и причинность

Валидность и надежность

Экспериментальный дизайн

Рекомендации по применению статистических методов

Проверка предпосылок анализа

Размер выборки и статистическая мощность

Множественное сравнение и поправки

Визуализация и описание данных

Интерпретация и отчетность

Воспроизводимость и открытость методов