RStudio for Six Sigma - Monte Carlo Simulation

提供:
Coursera Project Network
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

Generate Continuous, Discrete and Categorical Data (Xs) Using Statistical Distributions

Create A Transfer Function That Relates The Xs With The Y (Dependent Variable)

Perform Monte Carlo Simulation & Sensitivity Analysis Using RStudio

Clock2 hours
Beginner初級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dots英語
Laptopデスクトップのみ

In this 2-hour long project-based course, you will learn how to 1. Generate Continuous, Discrete and Categorical Data (Xs) Using Statistical Distributions 2. Create A Transfer Function That Relates The Xs With The Y (Dependent Variable) 3. Perform Monte Carlo Simulation & Sensitivity Analysis Using RStudio Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

あなたが開発するスキル

  • R Programming
  • Data Analysis
  • Monte Carlo Method
  • Six Sigma
  • Rstudio

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  1. Random Generation of Categories & Integers Based On Uniform, Binomial, Poission and User Defined Statistical Distributions using RStudio.

  2. Random Generation of Continuous Data Based On Uniform, Normal, Log-normal, Exponential, Gamma and Triangular Statistical Distributions using RStudio.

  3. Example 1: Development of a Transfer Function Linking Xs with Y, and Perform Monte Carlo Simulation

  4. Example 2: Develop Transfer Function Using RStudio's "Function" Feature. Peform Monte Carlo Simulation.

  5. Perform Sensitivity Analysis Using Two Approaches. (A) Sensitivity of a Transfer Function at given Xs. (B) Sensitivity Analysis over a range of Simulated Xs.

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

よくある質問

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。