Statystyka i R dla nauk przyrodniczych

Analiza złożonych zbiorów danych w naukach przyrodniczych wymaga solidnego zrozumienia zarówno teorii statystycznej, jak i programowania.Ten kurs tekstowy wypełnia lukę, pomagając zbudować silne podstawy statystyk podczas nauki kodowania w R. Będziesz przechodzić od początkującego do pewnego pisania kodu R w celu importowania, czyszczenia, analizowania i wizualizowania danych naukowych, jednocześnie opanowując krytyczne testy statystyczne i ucząc się dokładnie i odpowiedzialnie interpretować wyniki. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia statystyczne, rozkłady prawdopodobieństwa i testowanie hipotez - Napisz czysty, nowoczesny kod R za pomocą ekosystemu tidyverse do manipulacji danymi - Twórz gotowe do publikacji wizualizacje danych za pomocą nowoczesnych bibliotek kreślarskich - Zastosuj parametryczne i nieparametrowe testy statystyczne do danych eksperymentalnych - Dokładnie interpretuj znaczenie statystyczne, przedziały ufności i rozmiary efektów - Organizuj i dokumentuj przepływy pracy analizy danych w celu zapewnienia powtarzalności Kurs rozpoczyna się od podstawowych definicji statystycznych i podstawowej składni R, a następnie prowadzi przez manipulację danymi, wizualizację i praktyczne testowanie hipotez.Uczysz się poprzez jasne pisemne wyjaśnienia, przykłady kodu i ćwiczenia koncepcyjne mające na celu wzmocnienie twojego zrozumienia. Zaprojektowany w całości dla początkujących, ten kurs nie wymaga wcześniejszego doświadczenia w programowaniu ani zaawansowanego tła matematycznego.Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc obliczeń statystycznych w swojej naukowej podróży.