Tõenäosus ja statistika
( 25 Moodulid )

moodul #1
Sissejuhatus tõenäosusse ja statistikasse
Ülevaade tõenäosuse ja statistika tähtsusest ja rakendustest reaalmaailma stsenaariumides

moodul #2
Tõenäosuse põhimõisted
Tõenäosuse, näidisruumide, sündmuste ja juhuslikkuse kontseptsiooni mõistmine

moodul #3
Tõenäosuse tüübid
Teoreetilise, eksperimentaalse ja subjektiivse tõenäosuse uurimine

moodul #4
Tõenäosuse reeglid
Tõenäosuse liitmis-, korrutamis- ja täiendusreeglite õppimine

moodul #5
Tingimuslik tõenäosus
Tingimusliku tõenäosuse, sõltumatuse ja Bayesi teoreemi mõistmine

moodul #6
Juhuslikud muutujad
Sissejuhatus diskreetsetesse ja pidevatesse juhuslikesse muutujatesse

moodul #7
Tõenäosusjaotused
Bernoulli, binoom-, Poissoni ja ühtlase jaotuse uurimine

moodul #8
Normaaljaotus
Normaaljaotuse, selle omaduste ja rakenduste mõistmine

moodul #9
Statistilised mõõdud
Keskmise, mediaani, režiimi, dispersiooni ja standardhälbe arvutamine

moodul #10
Andmete visualiseerimine
Arusaamine andmete visualiseerimise ja erinevat tüüpi graafikute tähtsus

moodul #11
Kirjeldav statistika
Andmete kokkuvõte ja kirjeldamine statistika ja andmete visualiseerimise abil

moodul #12
Järeldusstatistika
Sissejuhatus näidisandmete põhjal populatsioonide kohta järelduste tegemisesse

moodul #13
Sampling Distributions
Sampling jaotuste ja keskse piirteoreemi mõistmine

moodul #14
Hüpoteeside testimine
Hüpoteeside sõnastamine ja testimine statistiliste meetodite abil

moodul #15
Usaldusvahemikud
Usaldusvahemike konstrueerimine ja tõlgendamine populatsiooniparameetrid

moodul #16
Regressioonianalüüs
Sissejuhatus lihtsasse ja mitmekordsesse lineaarsesse regressiooni

moodul #17
Korrelatsioonianalüüs
Korrelatsioonikordajate mõistmine ja nende tõlgendamine

moodul #18
Chi-ruut testid
Chi- ruuttestid sobivuse ja sõltumatuse kohta

moodul #19
Mitteparameetrilised testid
Sissejuhatus nominaal- ja järgandmete mitteparameetrilistesse testidesse

moodul #20
ANOVA ja F-testid
ANOVA ja F-testide kasutamine vahendite ja dispersioonide võrdlemiseks

moodul #21
Eksperimentaalne ülesehitus
Eksperimentide kavandamine ning blokeerimise, randomiseerimise ja replikatsiooni mõistmine

moodul #22
Uuringu uurimismeetodid
Küsitluse uurimismeetodite mõistmine, sh küsimustike koostamine ja valimi moodustamine

moodul #23
Suurandmed ja andmekaeve
Sissejuhatus suurandmete ja andmekaeve tehnikatesse

moodul #24
R ja Python tõenäosuse ja statistika jaoks
R ja Pythoni kasutamine tõenäosuse ja statistilise analüüsi jaoks

moodul #25
Kursuse kokkuvõte ja kokkuvõte
Järgmiste sammude kavandamine tõenäosuse ja statistika karjääris

Kas olete valmis õppima, jagama ja konkureerima?

Autoriõigus 2025 @ wizape.com
Kõik õigused kaitstud