Statistik dataanalys: statistisk dataanalys pdf
Statistik och dataanalys su
Lärare Statistik och dataanalys I, 15 hp Data finns numera överallt i samhället. Kursen Statistik och dataanalys I ger dig grunderna för att förstå och använda data, både som samhällsmedborgare och som avancerad dataanalytiker. Kursen ger dig en översikt av metoder för statistisk dataanalys och dess många tillämpningar. En introduktion till dataanalys följs av praktisk datahantering i det populära statistiska programspråket R. Samband mellan variabler analyseras, och du tränas i hur statistiska modeller kan användas för att förutsäga nya data. Slutsatser från data är alltid osäkra och en viktig del av kursen är därför sannolikhetsberäkningar. Sannolikhetsteorin används sedan i de inferensmetoder som gör det möjligt att dra korrekta slutsatser från data och fatta optimala beslut under osäkerhet. Du lär dig att utföra dataanalyser i praktiken, bl a genom datorlaborationer och två inlämningsuppgifter, men kursen ger dig även en kritisk blick på statistik som gör att du kan ifrågasätta, tolka och söka ny information för att bättre svara på olika frågeställningar.
Statistik och dataanalys för företagsekonomi
Statistik kan presenteras på olika sätt. Här sker det med exempel och praktiska tillämpningar och utan onödig krånglig matematik. De övningsuppgifter som finns i varje kapitel är välstrukturerade. För den som vill ha lite extra tips hur man löser bokens övningsuppgifter finns sådana att ladda ner från fliken Extramaterial. Därför fungerar boken bra även för den som vill lära sig statistik på egen hand. Statistik upplevs av många som svårt och tråkigt. Med denna bok som blivit en modern klassiker visar författarna ännu en gång att statistik kan både vara lätt och roligt. Den här boken handlar om sannolikhetslära, statistisk slutledning med mera. Det är den 5e upplagan av kursboken. Den är skriven på svenska och består av sidor djupgående information om matematik och statistik. Förlaget bakom boken är Studentlitteratur AB som har sitt säte i Lund. Böcker som säljs på Studentapan är begagnade. Därför kan vi inte garantera att eventuella digitala produkter eller inloggningar fortfarande är aktiva.
Statistik och dataanalys ii
Go to this page on our english site Data finns numera överallt i samhället. Kursen Statistik och dataanalys I ger dig grunderna för att förstå och använda data, både som samhällsmedborgare och som avancerad dataanalytiker. Kursen ger dig en översikt av metoder för statistisk dataanalys och dess många tillämpningar. Kursen inleder med en introduktion till data följt av praktisk datahantering i det populära statistiska programspråket R. Samband mellan variabler analyseras, och du tränas i hur statistiska modeller kan användas för att förutsäga nya data. Slutsatser från data är alltid osäkra och en viktig del av kursen är därför sannolikhetsberäkningar. Sannolikhetsteorin används sedan i de inferensmetoder som gör det möjligt att dra korrekta slutsatser från data och fatta optimala beslut under osäkerhet. Kursen består av två moment. I det första momentet ingår insamling, bearbetning, visualisering och sammanfattning av data i programspråket R.
Statistik dataanalys:
Dataanalys och statistik 1
Utbildnings- och programplan Visa mer Visa mindre Behovet av statistiker och dataanalytiker är stort både i privat och offentlig sektor i hela samhället. Statistik är en spännande kombination av teori och konkret problemlösning. Du kan till exempel göra prognoser för hur många barn som kommer att födas i en kommun, eller analysera hur olika köpbeteenden kommer att bli. Du kan samla in och analysera vad opinionen säger i en viss fråga, eller analysera effekten av läkemedel. Utveckla dina färdigheter Kandidatprogrammet i Statistik och dataanalys erbjuder en unik sammansättning av kurser som gör dig till en skicklig problemlösare — en utbildning för dig som har en analytisk förmåga och gillar logik och matematik. Den är till för dig som ser samband och mönster, och drivs av att hitta lösningar till olika problem. Du läser flera kurser inom statistikens olika områden, såsom regressions-, tidsserie-, och variansanalys, programmering i både R och SAS, matematikkurser och mer specialiserade kurser inom maskininlärning, Bayesiansk statistik och mer komplexa datastrukturer.