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课程大纲
Statistics & 概率 Programming 在 Julia 中
基本统计数据
- Statistics
- 带有 statistics 包的摘要 Statistics
- 发行版和StatsBase包
- 单变数和多变数
- 时刻
- 概率函数
- 采样和 RNG
- 直方图
- 最大似然估计
- 产品、结构和删失分布
- 强大的统计数据
- 相关性和协方差
数据帧
（DataFrames 包）
- 数据 I/O
- 创建资料帧
- 数据类型，包括分类数据和缺失数据
- 排序和加入
- 重塑和旋转数据
假设检验
（HypothesisTests 包）
- 假设检验的原则概要
- 卡方检验
- Z 检验和 t 检验
- F 检验
- Fisher 精确检验
- 方差分析
- 正态性检验
- Kolmogorov-Smirnov 检验
- Hotelling 的 T 检验
回归和生存分析
（GLM & 生存套餐）
- 线性回归和指数族的原理概述
- 线性回归
- 广义线性模型
- Logistic 回归
- 泊松回归
- Gamma 回归
- 其他 GLM 型号
- 生存分析
- 事件
- 卡普兰-迈尔
- 纳尔逊-阿伦
- Cox 比例风险
距离
（距离包）
- 什么是距离？
- 欧氏
- 城市街区
- 馀弦
- 相关
- 马哈拉诺比斯
- 汉明
- 狂
- RMS
- 均方差
多变数统计量
（MultivariateStats， Lasso， & Loess包）
- 岭回归
- 套索回归
- 黄土
- 线性判别分析
- 主成分分析 （PCA）
- 线性 PCA
- 内核 PCA
- 概率 PCA
- 独立 CA
- 主成分回归 （PCR）
- 因数分析
- 典型相关性分析
- 多维缩放
聚类
（集群包）
- K 均值
- K 型中心管
- DBSCAN 资料库
- 分层聚类
- 玛律可夫聚类演算法
- 模糊 C 均值聚类分析
贝叶斯 Statistics & 概率 Programming
（图灵包）
- 玛律可夫链模型 Carlo
- 哈密顿蒙特卡洛
- 高斯混合模型
- 贝叶斯线性回归
- 贝叶斯指数族回归
- 贝叶斯 Neural Networks
- 隐玛律可夫模型
- 粒子过滤
- 变分推理
要求
本课程适用于已经具有数据科学和统计学背景的人。
21 小时
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有运动和展示的变化。
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
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Brenton - Lotterywest
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许多与培训主题相关的示例和练习。
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课程 - Advanced R Programming
机器翻译
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
课程 - Statistical Analysis using SPSS
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
