Test çıktısını ezberden değil, anlayarak oku
R'da test çıktılarını ezberden değil mantığıyla yorumlamayı öğreten orta seviye eğitim: test istatistiği ve serbestlik derecesi, p-değeri, güven aralığı ve etki büyüklüğü; t-testi, ANOVA, ki-kare ve regresyon çıktılarını okuma ile dürüst, abartısız raporlama.
İstatistiksel test çıktılarının doğru anlaşılması ve yorumlanması
Bu orta seviye eğitim, R'da üretilen istatistiksel test çıktılarını ezberlemeden, arkasındaki mantıkla doğru yorumlamayı öğretir. t-testi, ANOVA, ki-kare, korelasyon ve regresyon çıktılarındaki test istatistiği, serbestlik derecesi, p-değeri, güven aralığı ve etki büyüklüğü satır satır açıklanır. p-değeri ile pratik anlam karışıklığı, çoklu karşılaştırma tuzağı, varsayım ihlalleri ve yanlış yorumlar örneklerle giderilir. Katılımcı, bir test çıktısına bakıp doğru ve dürüst bir sonuç cümlesi kurabilir.
2 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar çıktı okumadan dürüst raporlamaya ilerler.
Orta Seviye — İstatistiksel test çıktılarını R'da doğru okuma ve yorumlama.
Katılımcılar gerçek R çıktıları üzerinde satır satır okuma ve yorum alıştırmalarıyla öğrenir.
Çıktıdaki her sayının ne anlattığını kavrarsınız.
p-değeri ve çoklu karşılaştırma yanlış yorumlarından kaçınırsınız.
Sonucu abartmadan, etki büyüklüğüyle birlikte raporlarsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
t-testi, ANOVA ve regresyonun amaçlarına temel aşinalık gerekir.
R'da bir testi çalıştırıp çıktı almayı bilmek faydalıdır.
R/RStudio kurulu bir ortam yararlıdır.
Yorumlamak istediğiniz gerçek analiz çıktıları alıştırmaları güçlendirir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Test istatistiği ve df'yi doğru okursunuz.
p-değerini doğru yorumlar, tuzaklardan kaçınırsınız.
Güven aralığını bağlamıyla yorumlarsınız.
Etki büyüklüğünü ölçer ve raporlarsınız.
t-testi ve ANOVA çıktılarını yorumlarsınız.
lm özet çıktısını katsayı ve R-kare ile okursunuz.
Ki-kare sonuçlarını ve etkiyi yorumlarsınız.
Sonuçları abartmadan, belirsizlikle birlikte raporlarsınız.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
Tanımlayıcı istatistik, olasılık kuralları, koşullu olasılık, Bayes teoremi ve olasılık dağılımlarıyla veri bilimi ve AI için matematiksel temel kurun.
Detayları Gör →
Çıkarımsal istatistik, hipotez testleri, p-değeri, etki büyüklüğü ve A/B testi tasarımıyla kanıta dayalı veri kararları vermeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
BI araçlarında dosya, veritabanı, bulut ve API kaynaklarına bağlanma, import/canlı bağlantı modları, yenileme ve veri hazırlamayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Veri bağlı kontroller, veri erişim katmanı, önbellek, dağıtım ve grafik/multimedya ile veri odaklı uygulama ve rapor arayüzleri kurmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
İstatistiğin temel kavramları, veri türleri, ortalama ve standart sapma gibi özet ölçüler ile örnekleme yöntemlerini ve hatasını uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →