Phương pháp Bayes

Phương pháp Bayes: nhập môn.

Prior, Likelihood, Posterior

Suy luận Bayes với mô hình beta-binomial

Mô hình Bayes cho sự khác biệt giữa 2 tỉ lệ

Suy luận Bayes cho số trung bình

Suy luận Bayes cho 2 số trung bình

Mô hình hồi qui tuyến tính với phương pháp Bayes

Giới thiệu phương pháp bootstrap

Phương pháp Bootstrap cho 2 nhóm

Phương pháp phân tích survival

Giới thiệu phương pháp phân tích dữ liệu thời gian biến cố (survival analysis)

Phương pháp Kaplan-Meier

Phương pháp Log rank test

Mô hình hồi qui Cox (Cox’s proportional hazards model)

Hiển thị dữ liệu với ggplot2

Biểu đồ khoa học với 

Biểu đồ hộp (box plot)

Giới thiệu ggplot2 (trong ngôn ngữ R)

 

Đánh giá tầm quan trọng trong mô hình hồi qui tuyến tính

Chọn mô hình (model selection) trong phân tích hồi qui tuyến tính đa biến

Cách xây dựng biểu đồ thanh (bar chart) với ggplot2

Biểu đồ tương quan với ggplot2

Biểu đồ tương quan với nhãn

Sử dụng qplot (trong ggplot2) để vẽ biểu đồ khoa học

Phương pháp vẽ bản đồ Việt Nam bằng R

Biểu đồ tương quan đa biến (matrix plot of correlations)

Soạn biểu đồ thanh và phân bố (bar plot và histogram)

Biểu đồ sai số chuẩn (error bar plot)

Biểu đồ hộp (box plot)

Mô hình hồi qui tuyến tính

Giới thiệu sách mới “Mô hình hồi qui và khám phá khoa học” (Regression models and discoveries)

Hệ số tương quan (coefficient of correlation)

Giới thiệu mô hình hồi qui tuyến tính (linear regression model), phần 1

Phân tích hồi qui tuyến tính, phần 2 (phân tích phương sai)

Phân tích hồi qui tuyến tính, phần 3 (phân tích residuals)

Giới thiệu mô hình hồi qui tuyến tính đa biến

Hồi qui tuyến tính đa biến 2 (ước tính)

Ảnh hưởng tương tác trong mô hình hồi qui tuyến tính

Đa cộng tuyến (multicollinearity) trong mô hình hồi qui tuyến tính đa biến

Đánh giá tầm quan trọng trong mô hình hồi qui tuyến tính

Chọn mô hình (model selection) trong phân tích hồi qui tuyến tính đa biến

Chọn mô hình hồi qui tuyến tính bằng phương pháp Bayes

Giới thiệu phân tích phương sai (ANOVA)

Giới thiệu phân tích phương sai (có chỉnh lại hình)

Phân tích hậu định (posthoc analysis) trong ANOVA

Phương pháp phân tích phương sai phi tham số

Mô hình tuyến tính cho phân tích phương sai

Mô hình hồi qui logistic

Giới thiệu mô hình hồi qui logistic 1: Odds ratio

Mô hình hồi qui logistic

Diễn giải kết quả phân tích hồi qui logistic

Đánh giá mô hình hồi qui logistic

Các “thước đo” mô hình hồi qui logistic

Mô hình hồi qui logistic đa biến

Phương pháp tìm mô hình hồi qui logistic tối ưu

 Đánh giá độ phân định (discrimination) mô hình tiên lượng

Mô hình hồi qui logistic đa thức (multinomial logistic regression)

Đánh giá mô hình tiên lượng qua ‘calibration’

Phương pháp machine learning

Giới thiệu workshop về Machine Learning

Giới thiệu chương trình workshop Machine Learning 1/2017

 Giới thiệu Statistical Learning và Machine Learning

Machine Learning với mô hình hồi qui tuyến tính

Machine Learning và mô hình hồi qui logistic

Phiên thực hành Machine Learning với mô hình hồi qui logistic

Phân tích cluster: dẫn nhập

Phân tích cluster: distance (khoảng cách)

Phân tích cluster và biểu đồ dendrogram

Phân tích cluster – K means

Xác định giá trị k trong phân tích cluster

Phân tích cluster: hướng dẫn từng bước

Principal Component Analysis

Phương pháp phân tích mô tả

Phân tích mô tả các biến liên tục

Phân tích mô tả các biến phân nhóm

t-test cho hai nhóm độc lập

t-test (tiếp tục)

Kiểm định phân bố chuẩn (test for normal distribution)

Kiểm định Wilcoxon

 Kiểm định hoán vị (permutation test)

Kiểm định 2 biến nhị phân (test for difference between 2 binary variables)

Giới thiệu phương pháp kiểm định Ki bình phương (Chi-square test)

Kiểm định Ki bình phương cho 2 biến

Bài giảng về ngôn ngữ R

Giới thiệu sách “Phân tích dữ liệu với R”

Giới thiệu sách “Phân tích dữ liệu với R: HỎI và ĐÁP”

Bài giảng 1 – giới thiệu R

Giới thiệu RMarkdown

Một phiên thực hành với RMarkdown

Biên tập dữ liệu với tidyverse

Giao diện và tương tác với R

Cách đọc ASCII file vào R

Cách đọc dữ liệu từ Excel vào R

Biên tập dữ liệu – phần 1

Biên tập dữ liệu – phần 2

Biên tập dữ liệu – phần 3