LabMasters
  • Start
  • O nas
    • Przemysław Kusztelak
    • Piotr Ćwiakowski
    • Katarzyna Kopczewska
    • Piotr Wójcik
    • Michał Duraj
    • Łukasz Filipiuk
    • Edyta Welter
  • Kursy otwarte
    • Kursy Excel
    • Kursy Access
    • Kursy VBA
    • Kursy R cz.1
    • Kursy R cz.2
    • Terminy kursów
  • E-learning
    • Excel – średnio zaaw.
    • Excel – zaawansowany
    • Excel – statystyczny
    • VBA – średnio zaaw.
  • Szkolenia dla firm
  • Projekty
  • Kontakt
Aktualności
kursy R

Dane kursu: R statystyka warszawa

Ścieżka: EasieR

Tytuł: Zaawansowana statystyka matematyczna w R

Poziom: zaawansowany

Koordynator: Piotr Ćwiakowski (mail)

Liczba godzin: 30 (6 spotkań po 5 godzin dydaktycznych)

Miejsce: Wydział Nauk Ekonomicznych UW, Warszawa ul. Długa 44/50 – przy stacji metra Ratusz-Arsenał (mapa)

Cena (netto): 485,37 zł (597 zł brutto)

Cena zawiera m.in. certyfikat, roczny dostęp do platformy e-learningowej, komplet materiałów, podręcznik kursowy, darmowe konsultacje, zajęcia w sali komputerowej (więcej)


Zapisy:

W tym momencie rejestracja na kurs jest nieaktywna. Jeżeli jesteś zainteresowany(a) wzięciem udziału w tym kursie, zgłoś wstępną chęć uczestnictwa. Dzięki temu, wcześniej niż inni otrzymasz informację o zapisach i będziesz mieć pierwszeństwo w rejestracji.

zglos-mnie


Opis kursu:

Kurs na poziomie zaawansowanym, dla osób które mają dobrze opanowane podstawy statystyki matematycznej i posiadają praktykę w pracy z danymi. Grupą docelową są członkowie zespołów analitycznych i badawczych w podmiotach prywatnych i publicznych. Kurs jest kompendium wiedzy i umiejętności o zaawansowanych metodach statystycznych – od modelu ANOVA i testu Kruskala Wallisa po modele statystyki wielowymiarowej – analizę czynnikową i PCA i wprowadzenie do Data Miningu. Aplikacja modeli prezentowane są w praktycznych przykładach – uczestnicy mają możliwość zmierzenia się z konkretnym problemem badawczym, następnie szacują pod kierunkiem prowadzącego właściwy model – oceniają jego przydatność i poprawność stosując odpowiednie testy statystyczne.


Szczegółowa tematyka kursu:

  • Wprowadzenie/powtórzenie: procedura weryfikacji hipotez statystycznych, budowa przedziału ufności, badanie mocy testu, metody randomizacji (blokowa, warstwowa, losowanie z klastrów),
  • Zaawansowane narzędzia statystyczne i ich zastosowanie w praktyce: Bootstrap i Monte Carlo,
  • Propensity Score Matching (PSM) – metodologia i zastosowanie, przykłady użycia, case study
  • Zaawansowana analiza korelacji : zaawansowane testy korelacji, korelogramy, korelacja nieliniowa
  • Zaawansowane tablice kontyngencji: przegląd testów niezależności, przegląd testów siły związku, ilorazy szans i relatywnego ryzyka, czułość, specyficzność i dokładność,
  • Analiza korespondencji: metodologia, diagnostyka, metody wizualizacji,
  • Model ANOVA – budowa modelu, testowanie założeń, obciążenia Lovella, porównania wielokrotne i poprawka Tukeya, ANOVA jednoczynnikowa, dwuczynnikowa, model z interakcją, testowanie istotności efektów (I, II i III rodzaju), rozszerzenia modelu: modele z obserwacjami zależnymi, model ANCOVA, model MANOVA, model nieparametryczny Kruskalla-Wallisa
  • Analiza przeżycia – funkcja przeżycia, funkcja hazardu (ryzyka), estymator Kaplana Meiera, Model Coxa, zastosowanie analizy przeżycia w badaniach medycznych,
  • Zaawansowana analiza regresji liniowej: budowa i diagnostyka modelu, analiza reszt (normalność, autokorelacja, heteroskedastyczność), analiza obserwacji odstających (odległość Cooka, wykres dźwigni), badanie stabilności oszacowań (test Chowa) wybór najlepszej formy funkcyjnej (przekształcenie Boxa-Coxa, test ilorazu wiarygodności),
  • Wstęp do Data Miningu i Machine Learningu: analiza głównych składowych (PCA), drzewa klasyfikacyjne – estymacja, interpretacja diagnostyka

Efekty kształcenia (wiedza, umiejętności, kompetencje) – informacja na dyplomie ukończenia kursu:

„Słuchacz nabył umiejętności posługiwania się modelami statystycznym, zna ich mocne i słabe strony. Potrafi wykonywać profesjonalną analizę danych, formułować i weryfikować hipotezy statystyczne oraz modelować zależności, stosując średniozaawansowane i zaawansowane narzędzia statystyczne. Potrafi dobrać właściwą technikę statystyczną do postawionego problemu badawczego. Słuchacz nabył wiedzę o procedurach i funkcjach pakietu R potrzebnych do oszacowania zaawansowanego modelu statystycznego.”


Opinie uczestników:

„Świetny zakres tematyczny! Oby więcej takich kursów!”


„Ciekawy format zajęć, temat trudny ale przedstawiony w interesujący sposób, profesjonalne podejście do prowadzenia zajęć przez Panią Ewę i Pana Piotra sprawiło, że czekam na kolejne kursy tych wykładowców w następnych edycjach UO UW.”


„Bardzo dobry kurs. Wykładowcy bardzo dobrze przygotowani.”


„świetni prowadzący, specjaliści w tym temacie”

Trwa rekrutacja na kursy z programów: R, Excel, Access, VBA.

Terminy kursów: link

Aktualności:

Aktualności zawsze na Facebooku: link
Nie przegap rejestracji - newsletter: link

Kursy otwarte:
Informacje | Regulamin | Terminy

Kursy e-learningowe:
Informacje | Regulamin

Kontakt:

Biuro: biuro@labmasters.pl, tel: +48 690 39 76 07
Excel, VBA, Access: pkusztelak@labmasters.pl
R, PowerPoint, Word: pcwiakowski@labmasters.pl
SAS: pwojcik@labmasters.pl

2018 LabMasters

Kurs z excela, kurs z r to najfajniejsze szkolenia w Warszawie. Excel, excel vba, excel to programy z tabelami przestawnymi, modelowaniem ekonometrycznym i tabelami danych. Statystyka w r, data science r, data mining r, logit r, regresja liniowa r, ekonometria r i wiele innych to ciekawe rzeczy z Uniwersytetu Warszawskiego. Machine learnig, analiza danych r oraz statystyka r tym zajmuje się labmaster.

facebook youtube
Serwis wykorzystuje pliki cookies. Korzystając ze strony wyrażasz zgodę na wykorzystywanie plików cookies. dowiedz się więcej.