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Comprensione Data Rappresentazione e Plotting in Biostatistica

Scopri i metodi di presentazione e tracciamento dei dati in stats con questo corso di biologia online gratuito.

Publisher: NPTEL
Conosci il processo di ottenimento di un quadro accurato da un gran numero di punti dati? Questo corso dimostra come utilizzare tecniche statistiche per sintetizzare le caratteristiche di un dataset per trarre conclusioni significative. Studiare i vari metodi per presentare le informazioni sotto forma di grafici e grafici. Scopri come utilizzare la programmazione R per l'analisi statistica, la rappresentazione grafica e la segnalazione dei dati.
Comprensione Data Rappresentazione e Plotting in Biostatistica
  • Durata

    4-5 Oras
  • Students

    909
  • Accreditation

    CPD

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Descrizione

Modules

Risultato

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Description

I Biostatistici svolgono un ruolo unico nel proteggere la salute pubblica e migliorare la vita delle persone. Questo corso discute il significato di tracciamento dei dati per visualizzare variazione o dimostrare relazioni tra variabili. Inizia descrivendo come vengono utilizzate le statistiche nella raccolta dati, nell'organizzazione, nell'analisi e nell'interpretazione. Imparerai circa vari tipi di studi statistici oltre che il processo di selezione delle osservazioni pre - disposte da una popolazione sotto forma di campione. Inoltre, capirete anche l'importanza della biostatistica nello sviluppo, nell'implementazione e nell'applicazione di metodi statistici nella ricerca medica. Vengono poi discussi i concetti di statistica descrittiva e inferenziale. Esplora il processo di descrivere e fare previsioni dai dati. Inoltre vengono spiegati i metodi per sintetizzare le caratteristiche di un dataset al fine di trarre conclusioni significative utilizzando tecniche statistiche. In seguito, si studiano i metodi per calcolare i valori delle stesse e diverse unità.

La sezione successiva affronta le principali differenze e il processo di calcolo aritmetico e geometrico. Scopri come calcolare la gamma, la media assoluta e la deviazione standard. Inoltre, si studierà il processo di determinazione della diffusione dei punti dati dal centro utilizzando misure di variabilità. In seguito, viene descritta la procedura di calcolo dell'errore standard della media (SEM). Scopri il metodo di determinazione delle deviazioni dalla media. Imparerai anche a usare il punteggio Z per calcolare la possibilità di un punteggio che rientra in una distribuzione normale e come confrontare due punteggi da diverse distribuzioni normali. Vai a vedere come visualizzare graficamente i dati del gruppo numerico in base a quartili che utilizzano i tracciati delle caselle. Scoprirete anche come utilizzare una trama box per mostrare la forma di distribuzione, nonché il suo valore centrale e la variabilità.

Infine, vengono descritti i concetti di momenti, così come la skewness della distribuzione statistica. Comprenderete il significato dei momenti nel studiare una tendenza centrale della distribuzione, la dispersione, la skewness e la kurtosi. Successivamente viene spiegato il processo di utilizzo di 'skewness ' per misurare la simmetria della distribuzione. Scopri come la variazione della distribuzione dalla distribuzione normale può essere misurata dallo skewness. In seguito, si esplorerà come utilizzare la kurtosis per determinare se i dati sono pesati in modo pesante o leggero rispetto ad una distribuzione normale. Inoltre, imparerai come la kurtosis aiuta a comprendere dove si nasconde la maggior parte delle informazioni e come analizzare gli outliers in un dato set. Infine, il corso mostra come utilizzare il linguaggio di programmazione R per eseguire una varietà di attività statistiche come la pulizia dei dati, l'analisi e la visualizzazione. Ti aiuterà a capire come ogni forma di dati viene elaborata, salvata e visualizzata all'interno di un dispositivo, così come le implicazioni per come viene utilizzata.

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