Statistische Inferenz und Modellierung mit R

Um Daten zu verstehen, ist mehr erforderlich als nur das Ausführen von Software. Sie müssen wissen, warum statistische Methoden funktionieren und wann sie angewendet werden. Dieser Kurs hilft Ihnen, die Lücke zwischen statistischer Theorie und praktischer Implementierung mit R zu schließen. Sie werden vom Anfänger zum selbstbewussten Datenanalysten, der in der Lage ist, statistische Modelle auszuwählen, zu erstellen und zu interpretieren, zu lernen, wann Standardmodelle zu Ihren Daten passen und wie Sie pivotieren, wenn Ihre statistischen Annahmen verletzt werden. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernkonzepte der Wahrscheinlichkeit, der Hypothesentests und der Konfidenzintervalle. - Erstellen und Auswerten von linearen und logistischen Regressionsmodellen mit R. - Wenden Sie moderne tidyverse-Workflows an, um Daten für die statistische Analyse zu bereinigen und vorzubereiten. - Bewerten Sie die Modellannahmen und identifizieren Sie alternative Methoden, wenn diese Annahmen fehlschlagen. - Interpretieren Sie statistische Ausgaben, um gültige, datengesteuerte Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden statistischen Terminologie und den grundlegendsten Wahrscheinlichkeitskonzepten, bevor Sie sich der praktischen Modellierung widmen.Sie werden von der grundsätzlichen deskriptiven Analyse zu praktischen Regressionstechniken übergehen und lernen, wie Sie sauberen, reproduzierbaren R-Code schreiben. Dieser textbasierte Kurs wurde für Anfänger entwickelt und erfordert keinen vorherigen Hintergrund in Statistik oder Programmierung.Lesen Sie noch heute, um die Leistungsfähigkeit der statistischen Modellierung mit R zu erschließen.