Inférence et modélisation statistiques avec R

Comprendre les données nécessite plus que de simplement utiliser un logiciel ; vous devez savoir pourquoi les méthodes statistiques fonctionnent et quand les appliquer. Ce cours vous aide à combler le fossé entre la théorie statistique et la mise en œuvre pratique à l'aide de R. Vous passerez de débutant à analyste de données confiant, capable de sélectionner, construire et interpréter des modèles statistiques, en apprenant à reconnaître quand les modèles standards conviennent à vos données et comment pivoter lorsque vos hypothèses statistiques sont violées. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts clés de probabilité, de test d'hypothèses et d'intervalles de confiance. - Construire et évaluer des modèles de régression linéaire et logistique à l'aide de R. - Appliquer les flux de travail modernes du tidyverse pour nettoyer et préparer les données pour l'analyse statistique. - Évaluer les hypothèses du modèle et identifier des méthodes alternatives lorsque ces hypothèses échouent. - Interpréter les sorties statistiques pour prendre des décisions et des prédictions valides basées sur les données. Le cours commence par la terminologie statistique essentielle et les concepts de probabilité fondamentaux avant de passer à la modélisation pratique. Vous progresserez de l'analyse descriptive de base aux techniques de régression pratiques, en apprenant à écrire du code R propre et reproductible en cours de route. Conçu pour les débutants, ce cours textuel ne nécessite aucune connaissance préalable en statistiques ou en programmation. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer la puissance de la modélisation statistique avec R.