O introducere în elementele-cheie ale designului experimental, plus calcule de putere și dimensiune a eșantionului.

Introducere în designul experimental

Un experiment de bază

Randomizare

Replicare și blocare

Replicare

Blocarea

Testarea ipotezelor

Teste unilaterale vs. bilaterale

Explorarea documentației pachetului pwr

Calculul puterii și al dimensiunii eșantionului

Introducere în Designul Experimental

Explorează setul de date Lending Club și construiește și validează experimente de bază, inclusiv un test A/B.

ANOVA, experimente cu un singur factor și cu mai mulți factori

Analiză Exploratorie a Datelor (EDA) – Lending Club

Cum influențează scopul împrumutului suma finanțată?

Care medie a scopului împrumutului este diferită?

Experimente cu factori multipli

Validarea modelului

EDA pre-modelare

Grafice de validare post-modelare + varianță

Testul Kruskal-Wallis pentru ranguri

Testarea A/B

Ce test folosim după testul A/B?

Mărimea eșantionului pentru testul A/B

Test A/B de bază

Teste A/B vs. experimente multivariabile

Experimente de Bază

Folosește datele NHANES pentru a construi un experiment RCBD și BIBD, inclusiv validarea modelului și sfaturi de design pentru a te asigura că BIBD-ul este valid.

Introducere în NHANES și eșantionare

Construirea setului de date NHANES

EDA pe datele NHANES

Curățarea datelor NHANES

Reeșantionarea datelor NHANES

Randomized Complete Block Designs (RCBD)

Care NU este un factor de blocare potrivit?

Desenarea RCBD-urilor cu Agricolae

RCBD cu date NHANES

Validarea modelului RCBD

Design-uri de blocuri incomplete echilibrate (BIBD)

Este posibil un BIBD?

Crearea BIBD-urilor cu agricolae

BIBD - funcția renală la pisici

BIBD pe datele NHANES

Design-uri în Blocuri Complete Randomizate și Incomplete Echilibrate

Analizează datele privind scorurile SAT din New York și gestionează valorile lipsă, apoi evaluează experimente de tip Pătrat Latin, Pătrat Greco-Latin și Factorial.

Pătrate latine

EDA pentru scorurile SAT din NYC

Gestionarea scorurilor lipsă la teste

Desenarea pătratelor latine cu agricolae

Pătrat Latin cu scorurile SAT din New York

Pătrate greco-latine

Vizualizarea datelor SAT din NYC

Desenarea Pătratelor Greco-Latine cu agricolae

Pătrat Greco-Latin cu scorurile SAT din New York

Experimente factoriale

EDA Factorial pentru Scorurile SAT din NYC

Experiment factorial cu scorurile SAT din New York

Evaluarea modelului factorial pentru scorurile SAT din NYC

Ce urmează în design-ul experimental?

Pătrate Latine, Pătrate Greco-Latine și Experimente Factoriale

NHANES Demographics

sample of Lending Club data

NHANES Body Measures

NHANES final combined dataset

NHANES Medical Conditions

NYC SAT Scores

Designul experimental este o parte esențială a analizei datelor în orice domeniu – fie că lucrezi în business, sănătate sau tehnologie. Dacă vrei să folosești datele pentru a răspunde la o întrebare, ai nevoie de un experiment bine proiectat! În acest curs vei învăța elementele de bază ale designului experimental, inclusiv design-uri factoriale și în blocuri, precum și teste statistice frecvent utilizate, cum ar fi testele t și ANOVA. Vei folosi seturi de date integrate în R, dar și date din lumea reală: sondajul CDC NHANES, scorurile SAT din școlile publice din New York și date despre împrumuturi de la Lending Club. La finalul cursului, vei putea proiecta și analiza propriile experimente!

Hypothesis Testing in R

Învață despre designul experimental de bază și teste statistice uzuale, precum t-test și ANOVA în R.

Design Experimental în R

În acest curs vei învăța despre designul experimental de bază, o parte esențială a oricărei analize de date.

Asociat Data Scientist în R

Statistician în R

Ce test folosim după testul A/B?

Design Experimental în R

Exercițiu interactiv practic