This introductory course is for SAS software users who perform statistical analyses using SAS/STAT software. The focus is on t tests, ANOVA, and linear regression, and includes a brief introduction to logistic regression.
Introduction to Statistical Analysis: Hypothesis Testing
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Introduction to Statistical Analysis: Hypothesis Testing
Ce cours fait partie de SAS Statistical Business Analyst Certificat Professionnel
Instructeur : Jordan Bakerman
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4.6
(158 avis)
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
10 heures pour terminer
3 semaines à 3 heures par semaine
Planning flexible
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Multivariate Time Series Analysis
- Catégorie : Multivariate Analysis
- Catégorie : Multivariate Statistics
- Catégorie : Predictive Modelling
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Évaluations
28 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
In this module you learn about the course and the data you analyze in this course. Then you set up the data you need to do the practices in the course.
Inclus
2 vidéos5 lectures
In this module you learn about the models required to analyze different types of data and the difference between explanatory vs predictive modeling. Then you review fundamental statistical concepts, such as the sampling distribution of a mean, hypothesis testing, p-values, and confidence intervals. After reviewing these concepts, you apply one-sample and two-sample t tests to data to confirm or reject preconceived hypotheses.
Inclus
17 vidéos2 lectures9 devoirs
In this module you learn to use graphical tools that can help determine which predictors are likely or unlikely to be useful. Then you learn to augment these graphical explorations with correlation analyses that describe linear relationships between potential predictors and our response variable. After you determine potential predictors, tools like ANOVA and regression help you assess the quality of the relationship between the response and predictors.
Inclus
29 vidéos2 lectures14 devoirs
In this module you expand the one-way ANOVA model to a two-factor analysis of variance and then extend simple linear regression to multiple regression with two predictors. After you understand the concepts of two-way ANOVA and multiple linear regression with two predictors, you'll have the skills to fit and interpret models with many variables.
Inclus
13 vidéos1 lecture5 devoirs
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.7 (56 évaluations)Offert par
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University of Cape Town
Duke University
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’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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