Visão Geral

Curso WSQ Estatística Fundamental para Iniciantes, As estatísticas estão em toda parte, em todos os setores, mas são essenciais para qualquer pessoa que trabalhe com ciência de dados, negócios ou análise de negócios. No entanto, Estatística não é apenas o domínio dos cientistas de dados. Todos os tipos de trabalhos usam estatísticas.

As estatísticas são importantes para a tomada de decisões, novas descobertas, investimentos e previsões. Quer o assunto seja disputas políticas, classificações esportivas, tendências de compras ou avanços na área da saúde, a estatística é um instrumento para entender seu tópico favorito em um nível mais profundo. A estatística é agora uma habilidade essencial para muitas carreiras. Aprenda os fundamentos da estatística neste curso de Estatística WSQ de dois dias

Objetivo

Após realizar este Curso WSQ Statistics Fundamental for Beginners, você será capaz de:

• aplicar estatística descritiva e teoria da probabilidade para descrever dados
• aplicar a teoria da amostragem para estimar estatísticas populacionais e intervalo de confiança
• realizar testes de hipóteses para médias e proporções
• realizar testes de qualidade de ajuste
• realizar análise de teste de variância   
• realizar modelagem estatística de regressão
• determinar correlação e covariância entre múltiplos fatores

Publico Alvo

• Analista de informações
• Programadores
• Engenheiros de TI
• cientista de dados

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to Statistics

• Why Statistics Matter
• Categorical and Quantitative Data
• Descriptive Statistics: Mean and Standard Deviation
• Probability and Conditional Probability
• Bayes Theorem
• Discrete Probability Distributions
• Continuous Probability Distributions
• Software for Statistical Analysis

Sampling

• Sampling Consideration
• Central Limit Theorem
• Sampling Distribution of the Mean
• Standard Errors for Proportion and Mean
• Confidence Interval
• T-Statistics vs Z-Statistics
• T-Score Table and Degree of Freedom
• Calculating Confidence Interval of T-Score

Hypothesis Testing

• Overview of Hypothesis Testing
• Steps for Performing a Hypothesis Testing
• One Tailed vs Two Tailed Hypothesis Testing
• One Sample Hypothesis Testing
• Two Sample Hypothesis Testing
• Pooled Sample T-Test
• Type 1 and Type 2 Errors

Chi Square Test

• Chi Square Distribution
• Goodness of Fit Test

ANOVA: Analysis of Variance

• What is Analysis of Variance
• One Way ANOVA
• Total Sum of Squares
• Within Variance and Between Variance (SSW and SSB)
• Hypothesis Testing with F-Statistic

Regression

• What is Regression?
• Residues and Mean Square Error
• Perform Regression Modeling

Correlation Analysis

• What is Correlation Analysis?
• Computation of Correlation Coefficient
• Correlation and Covariance Matrices

Mode of Assessment

• Written Assessment (Q&A)
• Practical Performance