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確率と統計
( 25 モジュール )

モジュール #1
確率と統計の紹介
現実世界のシナリオにおける確率と統計の重要性と応用の概要

モジュール #2
確率の基本概念
確率,サンプル空間,イベント,ランダム性の概念を理解する

モジュール #3
確率の種類
理論的,実験的,主観的確率の探求

モジュール #4
確率のルール
確率の加算,乗算,補数ルールの学習

モジュール #5
条件付き確率
条件付き確率,独立性,ベイズの定理を理解する

モジュール #6
ランダム変数
離散および連続ランダム変数の紹介

モジュール #7
確率分布
ベルヌーイ分布,二項分布,ポアソン分布,一様分布の探求

モジュール #8
正規分布
正規分布,その特性,および応用を理解する

モジュール #9
統計的尺度
平均,中央値,モード,分散,標準偏差

モジュール #10
データの視覚化
データの視覚化とさまざまな種類のプロットの重要性を理解する

モジュール #11
記述統計
統計とデータの視覚化を使用してデータを要約および記述する

モジュール #12
推論統計
サンプルデータに基づいて母集団について推論するための入門

モジュール #13
標本分布
標本分布と中心極限定理を理解する

モジュール #14
仮説検定
統計的手法を使用して仮説を立ててテストする

モジュール #15
信頼区間
母集団パラメータの信頼区間を構築して解釈する

モジュール #16
回帰分析
単純および多重線形回帰の概要

モジュール #17
相関分析
相関係数とその解釈を理解する

モジュール #18
カイ二乗検定
適合度と独立性を調べるためのカイ二乗検定を使用する

モジュール #19
ノンパラメトリックテスト
名義データと順序データのノンパラメトリックテストの概要

モジュール #20
ANOVA と F テスト
平均と分散の比較に ANOVA と F テストを使用する

モジュール #21
実験設計
実験の設計とブロック化,ランダム化,および複製の理解

モジュール #22
調査研究方法
アンケート設計とサンプリングを含む調査研究方法の理解

モジュール #23
ビッグデータとデータマイニング
ビッグデータとデータマイニング手法の概要

モジュール #24
確率と統計のための R と Python
確率と統計分析のための R と Python の使用

モジュール #25
コースのまとめと結論
確率と統計のキャリアにおける次のステップを計画する

言語学習アシスタント
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