Lambda’yı belirleme

Poisson dağılımını öğrendiğine göre, şeklini lambda adı verilen bir değerin tanımladığını biliyorsun. Bu egzersizde, histogramları lambda değerleriyle eşleştireceksin.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile İstatistiğe Giriş

Kursa Göz Atın

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Teoriyi etkileşime dönüştürün, interaktif egzersizlerimizden biriyle

Egzersize başla

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile İstatistiğe Giriş

IntermediárioNível de habilidade

4.8+

Kursa Ücretsiz Başla

Özet istatistikler, çok büyük veri kümelerini damıtarak öne çıkan noktaları ortaya çıkarmana yardımcı olur. Bu bölümde, ortalama, medyan ve standart sapma gibi özet istatistikleri keşfedecek ve onları doğru yorumlamayı öğreneceksin. Ayrıca eleştirel düşünme becerilerini geliştirerek, verin için en uygun özet istatistikleri seçebileceksin.

Exercise 1: İstatistik nedir?Exercise 2: Betimsel ve çıkarımsal istatistik Exercise 3: Veri türü sınıflandırması Exercise 4: Merkez ölçüleri Exercise 5: Aritmetik ortalama ve medyan Exercise 6: Ortalama vs. medyan Exercise 7: Yayılım ölçüleri Exercise 8: Varyans ve standart sapma Exercise 9: Çeyrekler, kantiller ve beşlikler Exercise 10: IQR kullanarak aykırı değerleri bulma

Bu bölümde, rastgele örnekler üretmeyi ve olasılık kullanarak şansı ölçmeyi öğreneceksin. Gerçek dünya satış verileriyle çalışarak bir satış temsilcisinin başarılı olma olasılığını hesaplayacaksın. Son olarak, ikili sonuçlu olayları modellemek için binom dağılımını kullanacaksın.

Exercise 1: Şans nedir?Exercise 2: Değiştirmeli mi, değiştirmesiz mi?Exercise 3: Olasılıkları hesaplamak Exercise 4: Anlaşmaları örneklemek Exercise 5: Ayrık dağılımlar Exercise 6: Olasılık dağılımı oluşturma Exercise 7: Dağılımları belirleme Exercise 8: Beklenen değer vs. örneklem ortalaması Exercise 9: Sürekli dağılımlar Exercise 10: Hangi dağılım?Exercise 11: Veri yedeklemeleri Exercise 12: Bekleme sürelerini simüle etme Exercise 13: Binom dağılımı Exercise 14: Satış anlaşmalarını simüle etmek Exercise 15: Binom olasılıklarını hesaplama Exercise 16: Kaç satış kazanılacak?

İstatistikteki en önemli olasılık dağılımlarından biri olan normal dağılımı keşfetme zamanı. Normal dağılımları görselleştirmek için histogramlar oluşturacak ve merkezi limit teoremini anlayacaksın; ardından bilgi dağarcığına Poisson, üstel ve t-dağılımlarını ekleyerek istatistiksel fonksiyonlar konusundaki birikimini genişleteceksin.

Exercise 1: Normal dağılım Exercise 2: Amir'in satışlarının dağılımı Exercise 3: Normal dağılımdan olasılıklar Exercise 4: Yeni piyasa koşullarında satışları simüle etmek Exercise 5: Hangi pazar daha iyi?Exercise 6: Merkezi limit teoremi Exercise 7: Örnekleme dağılımlarını görselleştirme Exercise 8: CLT iş başında Exercise 9: Ortalamaların ortalaması Exercise 10: Poisson dağılımı Exercise 11: Lambda’yı belirleme

Geçerli egzersiz

Exercise 12: Potansiyel yanıtlarını izleme Exercise 13: Daha fazla olasılık dağılımı Exercise 14: Çok fazla dağılım Exercise 15: Aday müşteriler arasındaki süreyi modelleme Exercise 16: t-dağılımı

Bu bölümde, iki değişken arasındaki doğrusal ilişkinin gücünü nasıl nicelleştireceğini öğrenecek ve yanıltıcı değişkenlerin iki başka değişken arasındaki ilişkiyi nasıl etkileyebileceğini keşfedeceksin. Ayrıca bir çalışmanın tasarımının sonuçları nasıl etkileyebileceğini, verilerin nasıl analiz edilmesi gerektiğini nasıl değiştirebileceğini ve çıkarımlarının güvenilirliğini potansiyel olarak nasıl etkileyebileceğini göreceksin.

Exercise 1: Korelasyon Exercise 2: Korelasyonu tahmin et Exercise 3: Değişkenler arasındaki ilişkiler Exercise 4: Korelasyonla ilgili uyarılar Exercise 5: Korelasyon neyi ölçemez?Exercise 6: Değişkenleri dönüştürme Exercise 7: Şeker mutluluğu artırır mı?Exercise 8: Karıştırıcılar Exercise 9: Deneylerin tasarımı Exercise 10: Çalışma türleri Exercise 11: Boylamsal ve enine kesit çalışmalar Exercise 12: Tebrikler!