Analisi dei dati
e-learning, statistiche
Durata 14 ore
250 tasse escluse / persona
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Saper analizzare i dati
Il corso di Analisi dei dati è vivace e interattivo. Le risorse fornite vi permetteranno di padroneggiare perfettamente la materia.
Programma
Statistiche descrittive, grafici
- Comprendere l'importanza della rappresentazione grafica
- Variabili quantitative
- Variabili qualitative
- Caso misto quantitativo/qualitativo
Statistiche descrittive, leggi discrete
- Fondamenti di probabilità
- La distribuzione binomiale, la distribuzione ipergeometrica e la distribuzione di Poisson.
- Controllo tramite campionamento semplice
Statistiche descrittive, leggi continue
- Origine della legge di Gauss
- I parametri di una distribuzione gaussiana
- Convalida dell'ipotesi di normalità
- Verifica della presenza di outlier
- Legge dello studente
- Analisi di normalità Skewness e Kurtosis
- Legge di distribuzione delle medie e intervallo di confidenza
- Legge di distribuzione della varianza e intervallo di confidenza
Statistica inferenziale
- I diversi test di ipotesi
- Rischi alfa e beta
- Potenza di un test
Confronto di frequenza
- Vari test
- Confronto tra una frequenza e una frequenza teorica (1P)
- Confronto tra due frequenze (2P)
- Confronto tra più di due frequenze (tabella di indipendenza)
Confronto delle medie
- Confrontare una media con una media teorica (z e t teorica)
- Confronto tra due medie (t)
- Confronto di più di due medie (ANAVAR)
- Saper separare i casi abbinati
Confronto tra le varianze
- Confronto tra una varianza e una varianza teorica
- Confronto tra due varianze
- Confrontare più di due varianti
Test non parametrici
- Comprendere i vantaggi dei test non parametrici
- Principio dei principali test non parametrici
- Semplici esempi di test non parametrici (segni e da B a C)
- Applicazione alle misure sensoriali
- Confronto teorico e comparativo: test di Wilcoxon
- Confronto tra due popolazioni: test di Mann Whitney
- Confronto tra più di due popolazioni Test di Krustal-Wallis, Mood, Friedman, Page
Regressione semplice
- Principi e calcoli
- Test di ipotesi sui coefficienti
- Interpretazione di R²
- Regressione non lineare
Regressione multipla
- Principi, calcoli e interpretazione
- I vantaggi della regressione multipla
- Risposte non lineari
- Fattori qualitativi
Obiettivi
- Dimostrare la validità di un'ipotesi utilizzando un test statistico e interpretare il risultato.
- Comprendere l'uso delle statistiche descrittive e inferenziali.
- Saper utilizzare il giusto test statistico.
- Comprendere la differenza tra regressione semplice e regressione multipla (lineare e non lineare).
Per chi
Questo corso di e-learning sull'analisi dei dati è pensato per ingegneri, supervisori e tecnici che devono interpretare i risultati di produzione o di test, o che cercano relazioni di causa-effetto o correlazioni in una tabella di dati.
Prerequisiti
- Utilizzo di base di Internet e di un browser web.
- Diploma di livello 4 e/o 2 anni di esperienza professionale iniziale.
Durata
14 ore di e-learning animato 100%, quiz pratici di certificazione, implementazione dei punti teorici su simulatori industriali. L'e-Learning è disponibile 24 ore su 24, 7 giorni su 7, per 1 mese per questo corso di formazione.
Accessibilità
Questo corso di formazione è accessibile alle persone con disabilità. Vi preghiamo di contattarci per informazioni sulle modalità speciali. Faremo del nostro meglio per accontentarvi.
Saper analizzare i dati
Il corso di Analisi dei dati è vivace e interattivo. Le risorse fornite vi permetteranno di padroneggiare perfettamente la materia.
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