Description
Introduction à la modélisation de phénomènes réels depuis la planification de la collecte de données ou la collecte de données d'observation jusqu'à l'analyse et la génération d'insights. Les sujets incluent la conception expérimentale à partir des premiers principes et la simulation du processus de génération de données, la régression linéaire et la corrélation, l'analyse de variance à un et deux facteurs en utilisant des logiciels statistiques open source.
Préalables
- Condition(s) préalable(s) : DATA 1517 ou ( STAT 1500 et STAT 2507 ) ou ( STAT 1500 et STAT 2655 ) ou ( STAT 1500 et STAT 3502 ); ou permission de l'Institute for Data Science.
Conditions et modalités
- Exclut l'obtention de crédits supplémentaires pour Exclut l'obtention de crédits supplémentaires pour ECON 2220 (plus offert), STAT 2509 , STAT 2559 , STAT 2602 .
- Condition(s) préalable(s) : DATA 1517 ou ( STAT 1500 et STAT 2507 ) ou ( STAT 1500 et STAT 2655 ) ou ( STAT 1500 et STAT 3502 ); ou permission de l'Institute for Data Science.
- Cours magistral trois heures par semaine, laboratoire une heure par semaine.
Texte de référence dans sa langue d’origine
Introduction to modelling real phenomena from planning data collection or gathering observational data to analyzing and providing insights. Topics include experimental design from first principles and simulating the data generating process, linear regression and correlation, one- and two-way Analysis of Variance using open-source statistical software.
- Prerequisite(s): DATA 1517 or ( STAT 1500 and STAT 2507 ) or ( STAT 1500 and STAT 2655 ) or ( STAT 1500 and STAT 3502 ); or permission of the Institute for Data Science.
- Precludes additional credit for Precludes additional credit for ECON 2220 (no longer offered), STAT 2509 , STAT 2559 , STAT 2602 .
- Lectures three hours a week, laboratory one hour a week.
Sources et références
Les dates et les sources sont conservées pour vous aider à vérifier les renseignements. Les traductions sont proposées pour faciliter la lecture; la source officielle fait référence pour les conditions et les exigences.
Référence source : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/DATA/