Află ce este eșantionarea și de ce este utilă, înțelege problemele generate de eșantionarea de conveniență și descoperă diferențele dintre aleatorismul adevărat și cel pseudo-aleator.

Eșantionare și estimări punctuale

Motive pentru eșantionare

Eșantionare simplă cu dplyr

Eșantionare simplă cu R de bază

Eșantionarea de conveniență

Rezultatele eșantionului sunt generalizabile?

Aceste rezultate sunt generalizabile?

Generarea numerelor pseudo-aleatoare

Generarea numerelor aleatoare

Înțelegerea semințelor aleatoare

Introducere în eșantionare

Învață cum și când să aplici cele patru metode de eșantionare aleatoare: simplă, sistematică, stratificată și pe clustere.

Eșantionare aleatoare simplă și sistematică

Eșantionare aleatoare simplă

Eșantionare sistematică

Eșantionarea sistematică este în regulă?

Eșantionare aleatoare stratificată și ponderată

Ce metodă de eșantionare folosim?

Eșantionare stratificată proporțională

Eșantionare stratificată cu număr egal

Eșantionare ponderată

Eșantionare pe clustere

Avantajele eșantionării prin clustere

Eșantionare prin grupuri

Compararea metodelor de eșantionare

3 tipuri de eșantionare

Statistici rezumative pentru diferite tipuri de eșantion

Metode de eșantionare

Învață cum să cuantifici acuratețea statisticilor unui eșantion folosind erori relative și cum să măsori variația în estimările tale prin generarea distribuțiilor de eșantionare.

Eroarea relativă a estimărilor punctuale

Calcularea erorilor relative

Eroarea relativă față de dimensiunea eșantionului

Crearea unei distribuții de eșantionare

Replicarea eșantioanelor

Parametrii de replicare

Distribuții de eșantionare aproximative

Distribuția exactă de eșantionare

Distribuție de eșantionare aproximativă

Exact vs. aproximativ

Erori standard și Teorema Limitei Centrale

Mediile distribuției populației și ale distribuției de eșantionare

Variația distribuției populației și a distribuției de eșantionare

Distribuții de eșantionare

Învață cum să folosești reeșantionarea pentru a realiza bootstrapping, utilizat pentru estimarea variației într-o populație necunoscută. Înțelege diferența dintre distribuțiile de eșantionare și distribuțiile bootstrap.

Introducere în bootstrapping

Principiile bootstrapping-ului

Cu sau fără înlocuire

Generarea unei distribuții bootstrap

Compararea distribuțiilor de eșantionare și bootstrap

Statistici bootstrap și statistici ale populației

Distribuția de eșantionare vs. distribuția bootstrap

Compară mediile distribuțiilor de eșantionare și bootstrap

Compară abaterile standard din eșantionare și bootstrap

Intervale de încredere

Interpretarea intervalului de încredere

Calcularea intervalelor de încredere

Felicitări!

Distribuții bootstrap

Spotify song attributes

Coffee ratings

Employee attrition

Eșantionarea este un element fundamental al statisticii inferențiale și al testării ipotezelor. Are un rol esențial în analiza sondajelor și în designul experimental. Acest curs explică când și de ce este importantă eșantionarea, te învață cum să aplici cele mai comune tipuri de eșantionare – de la eșantionarea aleatoare simplă până la metode mai complexe, precum eșantionarea stratificată și cea pe clustere. Mai târziu, cursul abordează estimarea statisticilor populației și cuantificarea incertitudinii în estimările tale, prin generarea distribuțiilor de eșantionare și a distribuțiilor bootstrap. Pe parcursul cursului, vei explora seturi de date reale despre evaluări ale cafelei, melodii de pe Spotify și fluctuația angajaților.

Introduction to Statistics in R

Învață cum să efectuezi tipuri comune de eșantionare în R, inclusiv eșantionare simplă și stratificată.

Eșantionare în R

Stăpânește eșantionarea pentru a obține statistici mai precise cu mai puține date.

Distribuții de eșantionare aproximative

Create Your Free Account