Đề cương khóa học

Statistics & Xác suất Programming trong Julia

Thống kê cơ bản

  • Statistics
    • Tóm tắt Statistics với gói thống kê
  • Phân phối & gói StatsBase
    • Đơn biến & đa biến
    • Mômen
    • Hàm xác suất
    • Lấy mẫu và RNG
    • Biểu đồ tần số
    • Ước lượng khả năng hợp lý tối đa
    • Phân phối sản phẩm, cắt ngắn và kiểm duyệt
    • Thống kê mạnh mẽ
    • Tương quan & hiệp phương sai

DataFrames

(Gói DataFrames)

  • Đọc/Ghi Dữ liệu
  • Tạo Data Frames
  • Kiểu dữ liệu, bao gồm dữ liệu phân loại và dữ liệu thiếu
  • Sắp xếp & nối
  • Tái cấu trúc & xoay dữ liệu

Kiểm định giả thuyết

(Gói HypothesisTests)

  • Dạng phác thảo nguyên tắc của kiểm định giả thuyết
  • Kiểm định Chi-Bình phương
  • Kiểm định z và t
  • Kiểm định F
  • Kiểm định Fisher chính xác
  • ANOVA
  • Kiểm định tính chuẩn
  • Kiểm định Kolmogorov-Smirnov
  • Kiểm định T của Hotelling

Hồi quy & phân tích sống còn

(Các gói GLM & Survival)

  • Dạng phác thảo nguyên tắc của hồi quy tuyến tính và họ hàm mũ
  • Hồi quy tuyến tính
  • Mô hình tuyến tính tổng quát
    • Hồi quy logistic
    • Hồi quy Poisson
    • Hồi quy Gamma
    • Các mô hình GLM khác
  • Phân tích sống còn
    • Sự kiện
    • Kaplan-Meier
    • Nelson-Aalen
    • Cox Proportional Hazard

Khoảng cách

(Gói Distances)

  • Khoảng cách là gì?
  • Euclidean
  • Cityblock
  • Cosine
  • Tương quan
  • Mahalanobis
  • Hamming
  • MAD
  • RMS
  • Độ lệch bình phương trung bình

Thống kê đa biến

(Các gói MultivariateStats, Lasso, & Loess)

  • Hồi quy Ridge
  • Hồi quy Lasso
  • Loess
  • Phân tích phân biệt tuyến tính
  • Phân tích thành phần chính (PCA)
    • PCA tuyến tính
    • Kernel PCA
    • PCA xác suất
    • CA độc lập
  • Hồi quy thành phần chính (PCR)
  • Phân tích nhân tố
  • Phân tích tương quan chính tắc
  • Tỷ lệ đa chiều

Phân cụm

(Gói Clustering)

  • K-means
  • K-medoids
  • DBSCAN
  • Phân cụm phân cấp
  • Thuật toán cụm Markov
  • Phân cụm Fuzzy C-means

Bayesian Statistics & Xác suất Programming

(Gói Turing)

  • Mô hình Markov Chain Carlo
  • Hamiltonian Monte Carlo
  • Mô hình hỗn hợp Gaussian
  • Hồi quy tuyến tính Bayesian
  • Hồi quy họ hàm mũ Bayesian
  • Bayesian Neural Networks
  • Mô hình Markov ẩn
  • Lọc hạt
  • Suy luận biến phân

Requirements

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

 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (5)

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories