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Fundamentos da estatística: correlação
Aprender sobre correlações, distribuições, e como se relacionam com a informação recolhida através de análises gráficas e variáveis.Preview the first lesson free — get full access to all 6 lessons.
Principiante Fornecedor : Victoria Sexton 6 lições · 20m em Árabe, Alemão, Inglês, Espanhol, Francês, Português, Chinese
Descrição do curso
Compreender como a informação está ligada é fundamental para poder utilizar a informação recolhida para tomar decisões. Embora nem todos os dados estejam correlacionados, é possível utilizar dados correlacionados para determinar onde podem ser necessárias alterações ou onde pode haver potencial para um maior lucro. Para obter o maior impacto dos seus dados, é importante reconhecer como a relação entre várias parcelas de dados pode apontar para tendências e padrões no seu negócio ou indústria. Através do conhecimento destas tendências e padrões, pode tomar melhores decisões para o sucesso futuro da sua empresa.
Neste curso sobre Correlação, aprenderá sobre correlações, distribuições, e como estas se relacionam com a informação recolhida através de análise gráfica e variáveis. Analisaremos formas de visualizar os seus dados, tais como os separadores cruzados e diagrama de dispersão, para que possa avaliar melhor as relações entre os pontos de dados. Lidar com uma população inteira de dados pode ser complicado, por isso também vamos cobrir como a utilização de uma distribuição por amostragem é uma forma eficiente de representar um subconjunto de toda a população de dados.
O Que Você Vai Aprender
- Compreender correlação e como determinar se a correlação existe em seus dados
- Explorar diferentes métodos de distribuição de dados
- Visualizar relações entre pontos de dados usando tabulações cruzadas e gráficos de dispersão
- Aplicar distribuições de amostragem para obter informações sobre uma população inteira de dados
- Distinguir entre correlação e causalidade
- Examinar comparações múltiplas ao analisar relacionamentos de dados
Principais Conclusões
- Compreender como as informações estão vinculadas é essencial para usar dados coletados para tomar decisões.
- Dados correlacionados podem ajudar a determinar onde mudanças podem ser necessárias ou onde pode haver potencial para maior lucro.
- Reconhecer a relação entre vários gráficos de dados pode apontar tendências e padrões em um negócio ou indústria.
- Tabulações cruzadas e gráficos de dispersão são maneiras de visualizar dados para que relacionamentos entre pontos de dados possam ser melhor avaliados.
- Usar uma distribuição de amostragem é uma maneira eficiente de representar um subconjunto de uma população inteira de dados.
Perguntas Frequentes
O que este curso cobre?
Este curso sobre Correlação cobre correlações, distribuições e como se relacionam com informações coletadas através de análise de gráficos e variáveis. Ele examina maneiras de visualizar dados, como tabulações cruzadas e gráficos de dispersão, e cobre como distribuições de amostragem representam eficientemente um subconjunto de uma população inteira de dados.
Este curso explicará a diferença entre correlação e causalidade?
Sim. Um dos objetivos de aprendizagem é reconhecer a diferença entre correlação e causalidade, e o curso inclui uma lição intitulada 'Correlação não é Causalidade'.
Como dados correlacionados podem ajudar com decisões comerciais?
De acordo com o curso, dados correlacionados podem ser usados para determinar onde mudanças podem ser necessárias ou onde pode haver potencial para maior lucro, e a consciência de tendências e padrões ajuda você a tomar melhores decisões para o sucesso futuro da sua empresa.
Quais lições estão incluídas neste curso?
As lições são Introdução; Tabulações Cruzadas e Gráficos de Dispersão; Correlação não é Causalidade; Distribuições de Amostragem; Comparações Múltiplas; e Teste seus Conhecimentos.
Por que o curso cobre distribuições de amostragem?
Porque lidar com uma população inteira de dados pode ser complicado, o curso cobre como usar uma distribuição de amostragem é uma maneira eficiente de representar um subconjunto da população de dados inteira.
