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Analisi dei dati e statistica applicata in R ed RStudio

Visualizza e analizza i tuoi dati con facilità

     
  • 4.4
  •  |
  • Reviews ( 41 )
₹519

This Course Includes

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  • icon2h 31m
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  • iconOnline - Self Paced
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About Analisi dei dati e statistica applicata in R ed RStudio

Questo corso è mirato a coloro che hanno già una comprensione teorica dei concetti statistici e vogliono apprendere gli aspetti pratici dell'analisi dei dati. Imparare ad analizzare dati può sembrare una impresa ostica. Applicare le conoscenze statistiche apprese sui libri a situazioni reali può sembrare difficile, ed i programmi di analisi statistica possono sembrare poco intuitivi. Il mio corso vi aiuterà a sviluppare solide basi che renderanno l'analisi dei vostri dati un processo piacevole e coinvolgente. Ho affinato questo programma di insegnamento nel corso di anni di esperienza, grazie a consigli e critiche di mentori, colleghi, e studenti a livello universitario. Utilizzeremo R, un programma gratuito e all'avanguardia per visualizzare, analizzare, e modellizzare dati. Cominceremo dall'installare R e l'interfaccia RStudio, ci familiarizzeremo col linguaggio di programmazione di R a piccoli passi, ed apprenderemo come caricare i nostri dati in R per poi visualizzarli ed analizzarli. Durante il corso vi fornirò codici che potrete facilmente modificare ed adattare ai vostri obiettivi di ricerca personali e professionali. Argomenti del corso: - caricamento di dati in R - visualizzazione di dati con la funzione plot() e ggplot2 - come fittare, interpretare, e valutare modelli lineari con la funzione lm() - t test, ANOVA, regressione lineare, ANCOVA, regressione multipla - regressione polinomiale - introduzione ai modelli non lineari - introduzione ai modelli lineari generalizzati con la funzione glm()

What You Will Learn?

  • Impara ed applica i principi di test delle ipotesi e selezione dei modelli .
  • Visualizza i tuoi dati con figure pronte per la pubblicazione .
  • Padroneggia i modelli lineari: regressione, ANOVA, etc. .
  • Introduzione ai modelli non lineari .
  • Introduzione ai modelli lineari generalizzati.