Diplôme en statistiques AP

Ce cours présente aux apprenants les principaux concepts et outils permettant de collecter, d'analyser et de tirer des conclusions à partir des données. Vous souhaitez acquérir les compétences nécessaires pour explorer les données et faire des inférences statistiques? Ce cours vous mènera à travers la technologie utilisée pour l'investigation, la résolution de problèmes et l'écriture pour construire une compréhension conceptuelle. C'est une excellente option pour ceux qui possèdent déjà une connaissance mathématique adéquate et une capacité de raisonnement quantitative. Vous explorez des statistiques par le biais de discussions et d'activités, et vous apprendrez à concevoir des enquêtes et des expériences. Etudire comment sélectionner les meilleures méthodes de collecte ou d'analyse des données. Les tendances et les tendances sont assez courantes dans les statistiques. Le fait d'avoir la capacité de décrire les tendances, les tendances, les associations et les relations dans les données est très utile pour devenir un statisticien de premier plan. Le cours vous permet d'utiliser la probabilité et la simulation pour décrire les distributions de probabilité et définir l'incertitude dans les inférences statistiques. Vous verrez comment le raisonnement statistique peut être utilisé pour tirer des conclusions appropriées et justifier les allégations.

En outre, certains concepts servent de base aux statistiques. Vous serez introduit dans des données dans des contextes réels. La variabilité des données suggère certaines conclusions quant à sa répartition, mais toutes les variations ne sont pas significatives. Dans ce cours, comprendre comment les statistiques nous permettent d'élaborer une compréhension commune de l'incertitude et de la variation. Les apprenants seront en mesure de définir et de représenter des variables qualitatives et quantitatives. Vous décrirez et comparez les distributions de données à une variable et vous interprétez les calculs statistiques pour évaluer les demandes concernant des points de données ou des échantillons individuels. Apprenez à appliquer le modèle de distribution normal dans les statistiques. Avoir accès à un monde de données n'a aucun sens sans la capacité de l'organiser et de l'analyser. Pour développer ces compétences, les apprenants auront besoin de multiples occasions d'interagir avec les informations présentées sous différents formats. Le cours décrit les motifs et les caractéristiques qui sont observés dans les données, puis compare les caractéristiques d'un même ensemble. En s'appuyant sur ce qu'ils ont appris, les apprenants explorent les relations dans des ensembles de données catégoriques ou quantitatives à deux variables. Vous pourrez utiliser des méthodes graphiques et numériques pour étudier une association entre deux variables catégorielles. Vous pourrez décrire la forme, la direction, la force et les caractéristiques inhabituelles d'une association entre deux variables quantitatives.

En fonction de la manière dont les données sont collectées, nous pouvons ou non être en mesure de généraliser les résultats ou d'établir des preuves de relations causales. Apprenez les principes importants de l'échantillonnage et de la conception expérimentale dans ce cours. Le raisonnement probabiliste permet aux statisticiens de quantifier la probabilité d'événements aléatoires à long terme et de faire des inférences statistiques. Vous pourrez discuter de simulations et de calculs abstraisables de probabilité, et tirer parti de votre compréhension des distributions de données simulées ou empiriques. Ensuite, vous serez pris par les principes fondamentaux de la probabilité utilisés pour représenter, interpréter et calculer les paramètres des distributions de probabilités théoriques pour des variables aléatoires discrÃ'elles. Le cours décrit le raisonnement probabiliste à l'échantillonnage, en introduisant les apprenants à l'échantillonnage des distributions de statistiques utilisées pour effectuer des inférences. Vous saurez comment les statistiques de l'échantillon peuvent être utilisées pour estimer les paramètres de population correspondants, les mesures du centre (moyenne) et la variabilité (écart-type). Voyez comment les distributions d'échantillonnage peuvent être déterminées directement à partir des paramètres démographiques. Le cours passe en revue en examinant les différents outils de visualisation des données, qui est l'une des deux principales façons de condenser les ensembles de données et de créer des résultats consommables. Vous serez pris en compte dans les différents avantages de l'utilisation des métriques comme méthode d'interprétation des données. Vous préparez des cours avancés dans les statistiques ou dans d'autres domaines à l'aide d'un raisonnement statistique? Ensuite, commencez ce cours aujourd'hui.