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वर्चुअल कोर्स "आपके सांख्यिकीय अनुमानों में सुधार - वर्चुअल कोर्स - कौरसेरा", विभिन्न सामग्रियों वाला एक कोर्स है और यह लगभग की वीडियो कक्षाएं प्रदान करता है। 28 घंटे पूरे करने हैं। कौरसेरा ई-लर्निंग प्लेटफॉर्म पर विस्तृत जानकारी प्राप्त करने के लिए इसकी आवश्यक विशेषताओं का अन्वेषण करें, और नारंगी बटन पर क्लिक करें
इस पाठ्यक्रम का उद्देश्य अनुभवजन्य शोध से बेहतर सांख्यिकीय निष्कर्ष निकालने में आपकी सहायता करना है।
सबसे पहले, हम देखेंगे कि कैसे p-मानों, प्रभाव आकारों, विश्वास अंतरालों, बेयस कारकों और ऑड्स अनुपातों की सही व्याख्या की जाए और ये आँकड़े विभिन्न प्रश्नों का उत्तर कैसे देते हैं जिनमें आपकी रुचि हो सकती है।
फिर आप सीखेंगे कि ऐसे प्रयोगों को कैसे डिज़ाइन किया जाए जिनमें झूठी सकारात्मक दर को नियंत्रित किया जाता है और अपने अध्ययन के लिए नमूना आकार कैसे तय किया जाए, उदाहरण के लिए, उच्च सांख्यिकीय शक्ति प्राप्त करने के लिए।
बाद में, आप व्यापक प्रकाशन पूर्वाग्रह को देखते हुए वैज्ञानिक साहित्य में साक्ष्य की व्याख्या करना सीखेंगे, उदाहरण के लिए, पी-वक्र विश्लेषण के बारे में सीखकर।
अंत में, हम इस बारे में बात करेंगे कि विज्ञान, सिद्धांत निर्माण और संचयी विज्ञान के दर्शन कैसे करें, जिसमें प्रतिकृति अध्ययन कैसे करें, अपने प्रयोग को क्यों और कैसे पूर्व-पंजीकरण करें, और ओपन साइंस सिद्धांतों का पालन करते हुए अपने परिणामों को कैसे साझा करें।
व्यावहारिक कार्यों में, आप सीखेंगे कि टी-परीक्षणों का अनुकरण कैसे करें, यह पता लगाने के लिए कि पी-मानों की क्या अपेक्षा है, ऑड्स अनुपातों की गणना करें और द्विपद बायेसियन आँकड़ों का परिचय प्राप्त करें, और इसके द्वारा व्यक्त किए गए सकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य के बारे में जानें। प्रकाशित संभावना।
शोध के परिणाम सत्य हैं।
हम वैकल्पिक रोक के साथ समस्याओं का अनुभव करेंगे और सीखेंगे कि अनुक्रमिक विश्लेषण का उपयोग करके इन समस्याओं को कैसे रोका जाए।
आप प्रभाव आकारों की गणना करेंगे, देखें कि सिम्युलेशन के माध्यम से आत्मविश्वास अंतराल कैसे काम करता है, और एक प्राथमिक शक्ति विश्लेषण करने का अभ्यास करें।
अंत में, आप सीखेंगे कि तुल्यता परीक्षणों और बायेसियन आंकड़ों का उपयोग करके यह कैसे परीक्षण किया जाए कि शून्य परिकल्पना सही है या नहीं, और एक अध्ययन को पूर्व-पंजीकरण कैसे करें।
और अपना डेटा ओपन साइंस फ्रेमवर्क पर साझा करें।
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