Lynda - Statistics with Excel Part One (updated Jun 02, 2016)

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资源信息 | Information

Lynda - Excel数据统计(2016年6月2日更新)大小:584 MB |时间:3h 52m |视频:AVC(.mp4)1280x720 15&30fps |音频:AAC 48KHz 2chGenre:eLearning |级别:适合所有|语言:英语统计数据比以往任何时候都重要。统计业务是从事业到学术领域决策的基础。然而,许多统计学课程以食谱方式教授,重点是一系列令人困惑的测试,技术和软件应用程序。在本课程中,Joseph Schmuller系列的第一部分介绍了描述性和推论性统计的基本概念,并向您展示了如何使用Microsoft Excel应用它们。他解释了如何组织和呈现数据,以及如何使用Excel的功能,计算和图表以及免费和强大的Excel Analysis ToolPak从数据中得出结论。目标是让学习者充分理解和应用统计概念 - 不要盲目地对特定类型的数据集进行特定的统计测试。 Joseph使用Excel作为教学工具来说明概念并增加理解,但您需要的只是对代数的基本理解.Topics包括:*了解数据类型和变量*计算概率*了解平均值,中位数和模式*计算变异性*组织和图形分布*抽样分布*进行估计*测试假设:平均测试,z和t检验等等*分析方差*进行重复测量测试*了解相关和回归无需镜像。


Lynda - Statistics with Excel Part One (updated Jun 02, 2016)Size: 584 MB | Duration: 3h 52m | Video: AVC (.mp4) 1280x720 15&30fps | Audio: AAC 48KHz 2chGenre: eLearning | Level: Appropriate for all | Language: EnglishUnderstanding statistics is more important than ever. Statistical operations are the basis for decision making in fields from business to academia. However, many statistics courses are taught in cookbook fashion, with an emphasis on a bewildering array of tests, techniques, and software applications. In this course, part one of a series, Joseph Schmuller teaches the fundamental concepts of descriptive and inferential statistics and shows you how to apply them using Microsoft Excel. He explains how to organize and present data and how to draw conclusions from data using Excel's functions, calculations, and charts, as well as the free and powerful Excel Analysis ToolPak. The objective is for the learner to fully understand and apply statistical concepts—not to just blindly use a specific statistical test for a particular type of data set. Joseph uses Excel as a teaching tool to illustrate the concepts and increase understanding, but all you need is a basic understanding of algebra to follow along.Topics include:* Understanding data types and variables* Calculating probability* Understanding mean, median, and mode* Calculating variability* Organizing and graphing distributions* Sampling distributions* Making estimations* Testing hypothesis: mean testing, z- and t-testing, and more* Analyzing variance* Performing repeated measure testing* Understanding correlation and regressionNo mirrors below please.

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