Zapisy na kurs:

Podstawy statystyki matematycznej w R


Opis kursu:

Kurs powstał w wyniku analizy podręczników ze statystyki matematycznej dostępnych na rynku. Dlaczego nie można opowiedzieć tego w sposób ciekawy i intuicyjny? Dlaczego niektóre fundamentalne kwestie są przemilczane w większości książek i trzeba się ich samemu domyślać? Jeśli interesuje Cię jak dobrze skonstruować i wykonać badanie statystyczne lub po prostu chcesz poznać statystykę matematyczną od podstaw i zrozumieć wszystko od A do Z – to jest kurs dla Ciebie. Oprócz solidnego i szczegółowego wyjaśnienia sensu badań statystycznych na tym kursie oferujemy solidny i szeroki przegląd podstawowych testów statystycznych – testów Z, t-Studenta, testów nieparametrycznych, analizy korelacji czy badania zależności zjawisk w tablicy wielodzielniczej (kontyngencji).


Szczegółowa tematyka kursu:

  • metodologia badań statystycznych: projektowanie i przeprowadzanie badania, randomizacja próby, próbkowanie z populacji
  • statystyka opisowa: miary tendencji centralnej, miary rozproszenia, histogram, wykres pudełkowy, wykres słupkowy, rozkład empiryczny zmiennej, rozkłady statystyczne zmiennej ciągłej i dyskretnej,
  • elementy rachunku prawdopodobieństwa: dystrybuanta i funkcja gęstości, Prawo Wielkich Liczb, Centralne Twierdzenie Graniczne
  • statystyka matematyczna: błąd standardowy (pojęcie i oszacowanie, budowa hipotez statystycznych, weryfikacja hipotez – Błędy I i II rodzaju, określanie i znaczenie poziomu istotności, konstrukcja statystyki testowej, weryfikacja i interpretacja wyniku testu statystycznego, przedział ufności – budowa i interpretacja, badanie mocy testu, określanie wielkości próby do badania
  • przegląd testów parametrycznych: testy średniej w jednej próbie, test wariancji w jednej próbie, testy równości średnich w dwóch próbach, testy homogeniczności wariancji w dwóch próbach
  • badanie normalności rozkładu: znaczenie założenia o normalności rozkładu, testowanie hipotezy o normalności rozkładu (przegląd testów)
  • przegląd testów nieparametrycznych test znaków, test Manna-Witneya, testy Wicoxona, testy odsetka
  • analiza korelacji: korelacja Pearsona, korelacja Spearmana, korelacja Tau Kendalla, korelogram – wizualizacja macierzy korelacji, testy parametryczne i nieparametryczne istotności korelacji
  • tablica kontyngencji: test zgodności i niezależności chi-kwadrat, poprawka Yatesa, Test Fishera, statystyka V-Cramera, współczynnik Phi, wizualizacja tablicy kontyngencji – wykres mozaikowy, balloon plot
  • wstęp do regresji liniowej: teoria budowy modelu regresji liniowej, algorytm wyznaczania parametrów, regresja z jedną zmienną, regresja wielu zmiennych, oszacowanie i interpretacja wyników