Applied Statistics: Categorical Data, Non-Parametric Tests, and Dimensionality Reduction (bằng tiếng Anh).

Xây dựng một nền tảng vững chắc trong thống kê đòi hỏi phải vượt qua các chỉ số tổng hợp đơn giản vào các kỹ thuật quan sát linh hoạt. Hiểu cách đánh giá các biến phân loại và xử lý các tập dữ liệu phức tạp, cao chiều là quan trọng đối với phân tích dữ kiện hiện đại. Chương trình này hướng dẫn bạn qua các phương pháp thống kê cốt lõi, từ các bảng dự phòng đến các thuật toán giảm đặc điểm. Bạn sẽ có được một sự hiểu biết khái niệm rõ ràng về cách chọn kiểm tra đúng cho các loại dữ liệu khác nhau và giải thích kết quả một cách hiệu quả. Bạn sẽ học: Hiểu các thuật ngữ thống kê cơ bản, thang đo và nguyên tắc kiểm tra giả thuyết; Phân tích dữ liệu danh nghĩa và phân loại bằng cách sử dụng bảng dự phòng và kiểm thử chi-square; Ứng dụng các phương pháp kiểm định không tham số khi giả định phân phối tiêu chuẩn thất bại; Thực hành các khái niệm giảm chiều như Principal Phân tích thành phần để tối ưu hóa các tính năng phức tạp; Đánh giá các biện pháp tương quan phi tham số cho các mối quan hệ phi tuyến; Giải thích các phát hiện phân tích để hướng dẫn ra quyết định dựa trên dữ liệu. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản và lý thuyết nền tảng trước khi hướng dẫn bạn qua các bài học văn bản có cấu trúc và kịch bản viết thực tế. Nó được thiết kế cho người mới bắt đầu và những người đam mê dữ liệu muốn xây dựng niềm tin trong phân tích thống kê mà không cần các yêu cầu tiên quyết toán học tiên tiến. Bắt đầu đọc hôm nay để mở rộng bộ công cụ phân tích của bạn với các phương pháp thống kê cần thiết.