---
# System prepended metadata

title: تحلیل آماری داده ها

---

<div dir="rtl">

# تحلیل آماری داده ها 

</div>

## Statistical Data Analysis

<div dir="rtl">

| <div style="width:80px">مقطع:</div> | <div style="width:80px">کارشناسی</div> | <div style="width:80px">نوع درس:</div> | <div style="width:80px">نظری</div> |
| :---------------------------------- | --------------------------------------- | :------------------------------------- | -------------------------------------- |
| تعداد واحد:                         | ۳                        | تعداد ساعت:                            | ۴۸                         |
| پیش‌نیاز:                            | ندارد                        | هم‌نیاز:                                | -                       |
| حل تمرین:                           | دارد                                  | آموزش تکمیلی:                          |  سفر علمی آزمایشگاه نرم افزار سمینار کارگاه موارد دیگر: ..............                                 |
    
**اهداف کلی :**
  **این درس سعی دارد تا پایه‌های تئوری و عملی آماری لازم برای تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین را فراهم نماید. برای بخش عملی، زبان پایتون توصیه می‌شود.**

  

**اهداف ویژه:**
 



**سر فصل یا رئوس مطالب:** 


آمار توصیفی
• مثال کاربردی از آمار توصیفی
• مفاهیم ابتدایی آمار استنباطی
• آمار استنباطی بازه اطمینان
• آزمون فرضیه و مثال کاربری از آزمون فرضیه

- **آشنایی با احتمالات و آمار – آماره‌های معمول – واریانس، کوواریانس – توابع چگالی احتمال**
- **تخمین**
  - تخمین نقطه‌ای
  - تخمین بازه‌ای
  - تخمینگر بیشینه درست‌نمایی
- **تست فرضیه**
  - خطای نوع ۱ و نوع ۲
  - P-value
  - ارتباط با بازه اطمینان
  - برخی از تست‌های مهم مانند Chi-Square
- **رگرسیون خطی**
  - روش کمترین مربعات
  - خواص تخمین‌گر کمترین مربعات
  - استنتاج درباره ضرایب رگرسیون
  - انتخاب مدل و بررسی صحت آن
- **تحلیل واریانس**
  - تحلیل واریانس
  - ANOVA
- **روش بدون پارامتر**
  - ضرایب همبستگی Spearman rank
- **آمار بیزی**
  - استنتاج بیزی
- R2 Score – 
- سریهای زمانی – خودهمبستگی – مانایی
- احتمال شرطی – قانون احتمال کل

` `

**فهرست منابع پیشنهادی**:

</div>



<div dir="ltr">

* Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck, Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python, 2nd Edition, O’Reilly Media, Inc, 2020
* Dawn Griffiths, Head First Statistics, O'Reilly Media, Inc, 2008
* Charles Wheelan, Naked Statistics: Stripping the Dread from the Data, 2012
* STATISTICS FOR BEGINNERS IN DATA SCIENCE, Theory and Applications of
* Essential Statistics Concepts using Python, AI PUBLISHING

</div>