想找一位可以补习英国谢菲尔德大学数据分析课程的老师

　　同学你好，我们当然有可以补习谢菲尔德大学数据分析的课程补习老师了。

　　考而思的课程不只是单纯的教授课本上的知识，也会传授对应学习方法，我们的宗旨是，助力学子留学之路，愿天下再无挂科。

　　数据分析课程代码为:APS 240

　　课程概述：

　　该课程将使用 R 编程语言为学生提供实验设计和数据分析的理解。这将通过支持的 IT 实践、自学实践和独立阅读来实现。

　　主题包括：实验设计原则：频繁统计、差异分析、回归、分类数据分析和简单非参数统计的原则。

　　课程目标和目的：

　　该单位旨在为候选人提供设计实验和分析观测和实验数据所需的核心技能。

　　他们将学习：

       (1)实验设计和取样的原则：

　　(2)经常干涉的基本原则：

　　(3)重新采样方法与常客思想的联系：

　　(4) 如何为您的数据选择适当的统计模型(t 测试、ANOVA 和回归)：

　　(5) 使用 R 统计编程语言进行模型拟合、评估和推理。

　　该课程将专注于数据分析的实践处理，而不是理论处理，使用 R 中的模拟来激励学习。

　　主要主题是：

　　了解统计数据。

      将学习如何：

　　(1) 解释常客主义概念，如人口与样本、空假设和 p 值：

　　(2)应用引导和排列测试来评估两种手段的差异：

　　(3)使用t测试来评估平均差异的重要性：

　　(4) 为样本统计构建置信区间。

　　实验设计原则。

      将学习如何：

　　(1) 解释实验设计的三个基本原则(复制、随机化和阻塞)：

　　(2) 评估不同抽样协议的优点和劣势：

　　(3)采用因子结构和阻塞结构进行设计实验：

　　(4) 展示对更复杂设计的意识。

　　方差分析。

      将学习如何：

　　(1) 使用几何推理来解释为什么使用方差和 F 测试的差异来评估 ANOVA 中的重要性;

　　(2) 陈述新星的假设：

　　(3) 在 R 中指定并适合单向和双向 ANOVA：

　　(4) 解释 ANOVA 表和拟合系数摘要：

　　(5) 在表格和图表中报告 ANOVA 的结果。

　　回归。

      将学习如何：

　　(1) 使用几何推理来解释在简单的回归中如何找到"最合适的线"：

　　(2) 陈述回归的假设：

　　(3)对拟合系数的解释摘要：

　　(4) 在表格和图表中报告简单回归的结果。

　　实用模型拟合。

       将学习如何：

　　(1) 使用 R 检查模型假设并批判性地评估模型是否合适;

　　(2) 选择适当的转换，以纠正安装模型的问题。

　　不知道同学你是哪一部分需要了难题了呢?我们的老师都是可以是同步课程补习的哦。

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