Nội dung khóa học

Buổi 1: Giới thiệu về khóa học phương pháp phân tích định lượng, ngôn ngữ thống kê, ngôn ngữ lập trình

1. Giới thiệu về phương pháp phân tích định lượng
2. Tóm tắt về thống kê
3. Lịch sử AI
4. Ngôn ngữ lập trình python và ngôn ngữ thống kê R
5. Ngôn ngữ R và phần mềm RStudio
6. Nhập liệu biên tập và lưu trữ dữ liệu với R, Python
7. Làm bài tập với R, Anaconda Spyder

Buổi 2+3. Thống kê mô tả + Thực hành

1. Chọn mẫu và các phương pháp chọn mẫu
2. Các đại lượng thống kê
3. Phân phối mẫu
4. Ước lượng và kiểm định
5. Thực hành trên R.

Buổi 4+5. Biểu diễn dữ liệu

1. Các loại biểu đồ và ý nghĩa.
2. Mất mát dữ liệu và xử lý.
3. Thực hành

Buổi 6+7. Dự báo bằng mô hình hồi quy tuyến tính

1. Giới thiệu mô hình hồi quy tuyến tính
2. Diễn giải mô hình hồi quy tuyến tính
3. Đánh giá mô hình
4. Thực hành trên R

Buổi 8+9. Hồi quy đa biến

1. Giới thiệu mô hình hồi quy đa biến
2. Diễn giải mô hình.
3. Cộng tuyến trong hồi quy đa biến.
4. Tìm mô hình tối ưu.
5. Thực hành trên R.

Buổi 10+11 Hồi quy phi tuyến

1. Giới thiệu mô hình hồi quy phi tuyến
2. Diễn giải mô hình.
3. Thực hành trên R.

Buổi 12+13 Hồi quy dữ liệu bảng

1. Giới thiệu mô hình hồi quy dạng bảng.
2. Diễn giải mô hình.
3. Thực hành trên R

Buổi 14+ 15 Ứng dụng mô hình hồi quy trong bài toán thực tế 

1. Giới thiệu bài toán.
2. Mô hình thống kê cho bài toán.
3. Kiểm định mô hình.
4. Thực hành trên R, python

Project

TỔNG KẾT - TRAO CHỨNG NHẬN