Đề cương khóa học

Statistics & Xác suất Programming trong Julia

Thống kê cơ bản

  • Statistics
    • Tóm tắt Statistics với gói thống kê
  • Phân bố và gói StatsBase
    • Univariate & multivariate
    • Moments
    • Hàm xác suất
    • Lấy mẫu và RNG
    • Biểu đồ cột
    • Ước lượng cực đại chuẩn sai
    • Phân phối sản phẩm, cắt và bị kiểm duyệt
    • Thống kê bền vững
    • Correlation & covariance

DataFrames

(Gói DataFrames)

  • Nhập xuất dữ liệu
  • Tạo khung dữ liệu
  • Kiểu dữ liệu, bao gồm dữ liệu danh mục và dữ liệu thiếu sót
  • Sắp xếp & ghép nối
  • Định dạng lại và xoay dữ liệu

Kiểm định giả thuyết

(Gói HypothesisTests)

  • Đường lối tổng quát của kiểm định giả thuyết
  • Kiểm định Chi-Squared
  • z-test và t-test
  • F-test
  • Kiểm định Fisher chính xác
  • ANOVA
  • Kiểm định về sự chuẩn tắc
  • Kiểm định Kolmogorov-Smirnov
  • Kiểm định Hotelling's T-test

Phân tích hồi quy và sinh tồn

(Gói GLM & Survival)

  • Đường lối tổng quát của hồi quy tuyến tính và gia đình hàm mũ
  • Hồi quy tuyến tính
  • Mô hình hồi quy tuyến tính tổng quát
    • Hồi quy logit
    • Hồi quy Poisson
    • Hồi quy Gamma
    • Các mô hình GLM khác
  • Phân tích sinh tồn
    • Sự kiện
    • Kaplan-Meier
    • Nelson-Aalen
    • Cox Proportional Hazard

Khoảng cách

(Gói Distances)

  • Điều gì là khoảng cách?
  • Euclidean
  • Cityblock
  • Cosine
  • Correlation
  • Mahalanobis
  • Hamming
  • MAD
  • RMS
  • Phương sai bình quân

Thống kê đa biến

(Gói MultivariateStats, Lasso, & Loess)

  • Hồi quy đường viền
  • Hồi quy lasso
  • Loess
  • Phân tích biệt lập tuyến tính
  • Phân tích thành phần chính (PCA)
    • PCA tuyến tính
    • Kernel PCA
    • Probabilistic PCA
    • Independent CA
  • Phân tích hồi quy thành phần chính (PCR)
  • Phân tích yếu tố
  • Phân tích tương quan đa biến
  • Biến đổi bậc thước

Khuếch tán

(Gói Clustering)

  • K-means
  • K-medoids
  • DBSCAN
  • Phân loại hiérarchique
  • Thuật toán cụm Markov
  • Fuzzy C-means clustering

Xác suất Statistics & xác suất Programming

(Gói Turing)

  • Mô hình chuỗi Markov Model Carlo
  • Hamiltonian Montel Carlo
  • Phân phối hỗn hợp Gaussian
  • Hồi quy tuyến tính Bayesian
  • Bayes Exponential Family Regression
  • Bayesian Neural Networks
  • Mô hình Markov ẩn
  • Bộ lọc hạt
  • Suy luận biến thể  

Requirements

Khóa học này dành cho những người đã có nền tảng về khoa học dữ liệu và thống kê.

 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (5)

Upcoming Courses

Related Categories