स्नातकोत्तर प्रमाण पत्र अनुमान

निरंतर विकास की दुनिया में, डेटा विश्लेषण निर्णय लेने के लिए एक अपरिहार्य उपकरण है। यही कारण है कि अनुमान में यह कार्यक्रम इस क्षेत्र में एक अद्यतन और पूर्ण शिक्षा प्रदान करता है। इसलिए, एक तेजी से प्रतिस्पर्धी व्यावसायिक वातावरण में, इंजीनियर को कठोरता और सटीकता के साथ डेटा की व्याख्या और विश्लेषण करने के कौशल की आवश्यकता होती है, और यह कार्यक्रम ऐसा करने के लिए आवश्यक उपकरण प्रदान करता है। इसके अलावा, कार्यक्रम 100% ऑनलाइन प्रारूप में पढ़ाया किया गया है, जो भाग को कहीं से भी और किसी भी समय सामग्री तक पहुंचने की अनुमति देता है। यह पुनःअध्ययन पद्धति पर भी आधारित है, जो सार्थक शिक्षण और दीर्घकालिक ज्ञान धारण को सुगम बनाता है।

विश्वविद्यालयीय उपाधि

प्रामाणन / सदस्यता

अवधि

12 सप्ताह

साधन

ऑनलाइन

अनुसूची

अपनी गति से

परीक्षा

ऑनलाइन

आरंभ करने की तिथि

प्रत्यायन

12 ECTS

कीमत

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प्रस्तुति

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पूर्व-डिज़ाइन और विश्लेषण के लिए अनुमान में स्नातकोत्तर सर्टिफिकेट विभिन्न तकनीकों में सभी विशेष ज्ञान और पैरामीटर अनुमान में उपयोग की जाने वाली विभिन्न तकनीकों और विधियों में विशेष ज्ञान प्रदान करता है, जो इंजीनियरों को परियोजनाओं के डिज़ाइन और विश्लेषण चरण में विश्लेषण करने और सूचित निर्णय लेने के लिए आवश्यक कौशल प्रदान करता है। , कार्यक्रम बाजार की वर्तमान आवश्यकताओं के अनुकूल है, और इसकी सामग्री जैसे विषयों सांख्यिकीय अनुमान, बिंदु और अंतराल आकलन, और अनुमानक निर्माण के लिए प्रक्रियाओं पर केंद्रित है, अन्य।

इस कारण से, TECH ने 100% ऑनलाइन प्रारूप में एक कार्यक्रम तैयार किया है, जो छात्रों को कहीं से भी और किसी भी समय सभी सामग्री तक पहुँचने की अनुमति देता है, जो उन पेशेवरों की ज़रूरतों के अनुकूल है जो अपनी कार्य गतिविधि को छोड़े बिना अपना निर्देश जारी रखना चाहते हैं। इसके अलावा, यह रीलर्निंग पद्धति का उपयोग करता है, जो विभिन्न दृश्य-श्रव्य समर्थनों में पुनरावृत्ति और प्रस्तुति के माध्यम से मौलिक अवधारणाओं के एक प्राकृतिक और प्रगतिशील एकीकरण की अनुमति देता है।

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यह अनुमान में स्नातकोत्तर सर्टिफिकेट बाजार का सबसे पूर्ण और अद्यतन कार्यक्रम प्रदान करता है। इसकी सबसे उल्लेखनीय विशेषताएं हैैं:

अनुप्रयुक्त सांख्यिकी के विशेषज्ञों द्वारा प्रस्तुत केस स्टडीज का विकास
जिस ग्राफिक, योजनाबद्ध और अत्यंत व्यावहारिक विषय-वस्तु के साथ इसकी कल्पना की गई है, वह उन विषयों पर खेल और व्यावहारिक जानकारी प्रदान करती है जो पेशेवर अभ्यास के लिए आवश्यक हैं
व्यावहारिक अभ्यास जहां सीखने में सुधार के लिए आत्म-मूल्यांकन प्रक्रिया की जा सकती है
नवीनतम प्रणालियों पर इसका विशेष जोर
सैद्धांतिक पाठ, विशेषज्ञ से प्रश्न, विवादास्पद विषयों पर वाद-विवाद मंच, और व्यक्तिगत चिंतन असाइनमेंट
विषय-वस्तु जिस तक इंटरनेट कनेक्शन वाले किसी भी स्थायी या पोर्टेबल यंत्र से पहुँचना सुलभ है

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कार्यक्रम के शिक्षण स्टाफ में क्षेत्र के पेशेवर शामिल हैं जो इस शैक्षिक कार्यक्रम में अपने कार्य अनुभव का योगदान देते हैं, साथ ही अग्रणी समाजों और प्रतिष्ठित विश्वविद्यालयों के प्रसिद्ध विशेषज्ञ भी शामिल हैं।

नवीनतम शैक्षिक प्रौद्योगिकी के साथ विकसित की गई मल्टीमीडिया विषय-वस्तु, पेशेवर को स्थित और प्रासंगिक शिक्षा प्रदान करेगी, यानी एक सिम्युलेटेड वातावरण जो वास्तविक परिस्थितियों में प्रशिक्षित करने के लिए कार्यक्रमबद्ध प्रशिक्षण प्रदान करेगा।

यह कार्यक्रम समस्या-आधारित शिक्षा के आसपास तैयार किया गया है, जिससे पेशेवर को शैक्षणिक वर्ष के दौरान उत्पन्न होने वाली विभिन्न व्यावसायिक अभ्यास स्थितियों को हल करने का प्रयास करना चाहिए। इस उद्देश्य के लिए, प्रसिद्ध और अनुभवी विशेषज्ञों द्वारा बनाई गई एक अभिनव सहभागी वीडियो प्रणाली द्वारा छात्र की सहायता की जाएगी।

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पाठ्यक्रम

इस कार्यक्रम को तैयार करने वाले पाठ्यक्रम को अनुप्रयुक्त सांख्यिकी के विशेषज्ञों द्वारा विस्तृत किया गया है। इस अर्थ में, उन्होंने 300 घंटे की सबसे अवांट-गार्डे सैद्धांतिक, व्यावहारिक और अतिरिक्त सामग्री को शामिल किया है, जिसे विभिन्न दृश्य-श्रव्य प्रारूप में प्रस्तुत किया गया है। इसके अलावा, TECH की विशिष्ट क्रांतिकारी पद्धति, रीलर्निंग के साथ, स्नातक स्वाभाविक और प्रगतिशील तरीके से सांख्यिकी का गहन अध्ययन कर सकेगा। यह सब एक लचीले ऑनलाइन प्रारूप में प्रस्तुत किया जाता है, जिससे छात्र लिए इंटरनेट कनेक्शन के साथ किसी भी उपकरण से सबसे उन्नत उपकरणों तक पहुंच सकते हैं और दिन में 24 घंटे वर्चुअल कैंपस तक पहुंच सकते हैं।

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मॉड्यूल 1. अनुमान I

1.1. बहुभिन्नरूपी सांख्यिकी का परिचय

1.1.1. अनुमान सांख्यिकी क्या है?
1.1.2. उदाहरण

1.2. सामान्य अवधारणाएं

1.2.1. जनसंख्या
1.2.2. नमूनाकरण
1.2.3. नमूनाकरण
1.2.4. मापदंड

1.3. सांख्यिकीय अनुमान

1.3.1. पैरामीट्रिक
1.3.2. गैर-पैरामीट्रिक
1.3.3. शास्त्रीय दृष्टिकोण
1.3.4. बायेसियन दृष्टिकोण

1.4. सांख्यिकीय अनुमान

1.4.1. क्या उद्देश्य?
1.4.2. सांख्यिकीय अनुमान अनुप्रयोग

1.5. सामान्य वितरण से जुड़े वितरण

1.5.1. ची-स्क्वेर्ड
1.5.2. टी-स्टूडेंट
1.5.3. एफ-स्नेडेकोर

1.6. पॉइंट अनुमान का परिचय

1.6.1. सरल यादृच्छिक नमूने की परिभाषा
1.6.2. नमूना स्थान
1.6.3. सांख्यिकी और अनुमानक
1.6.4. उदाहरण

1.7. अनुमानकों के गुण

1.7.1. पर्याप्तता और पूर्णता
1.7.2. गुणनखंडन प्रमेय
1.7.3. निष्पक्ष और असममित निष्पक्ष अनुमानक
1.7.4. माध्य वर्ग त्रुटि
1.7.5. दक्षता
1.7.6. सुसंगत अनुमानक
1.7.7. जनसंख्या के माध्य, विचरण और अनुपात का अनुमान लगाना

1.8. अनुमानक बनाने की प्रक्रियाएँ

1.8.1. आघूर्ण विधि
1.8.2. अधिकतम संभावना तरीके
1.8.3. अधिकतम संभावना अनुमानकों के गुण

1.9. अंतराल अनुमान का परिचय

1.9.1. विश्वास अंतराल की परिभाषा का परिचय
1.9.2. निर्णायक मात्रा विधि

1.10. विश्वास अंतराल के प्रकार और उनके गुण

1.10.1. जनसंख्या के माध्य के लिए विश्वास अंतराल
1.10.2. जनसंख्या के माध्य के लिए विश्वास अंतराल
1.10.3. अनुपातों के लिए विश्वास अंतराल
1.10.4. जनसंख्या माध्य माध्य के लिए विश्वास अंतराल. स्वतंत्र सामान्य जनसंख्या। युग्मित नमूने
1.10.5. दो स्वतंत्र सामान्य जनसंख्याओं के विचरण अनुपात के लिए विश्वास अंतराल
1.10.6. दो स्वतंत्र जनसंख्याओं के अनुपातों के अंतर के लिए विश्वास अंतराल
1.10.7. अधिकतम संभावना अनुमानक के आधार पर एक पैरामीटर के लिए विश्वास अंतराल
1.10.8. परिकल्पनाओं को अस्वीकार करने या न करने के लिए विश्वास अंतराल का उपयोग

मॉड्यूल 2. अनुमान II

2.1. परिकल्पना विरोधाभास का परिचय

2.1.1. समस्या कथन
2.1.2. शून्य और वैकल्पिक परिकल्पना
2.1.3. विरोधाभास सांख्यिकी
2.1.4. त्रुटि के प्रकार
2.1.5. महत्व का स्तर
2.1.6. महत्वपूर्ण क्षेत्र. p-मान
2.1.7. शक्ति

2.2. परिकल्पना के प्रकार विरोधाभास

2.2.1. संभावना अनुपात
2.2.2. सामान्य जनसंख्या में माध्य और प्रसरण पर विरोधाभास
2.2.3. अनुपात पर विरोधाभास
2.2.4. विश्वास अंतराल और परिकल्पना विरोधाभास के बीच संबंध

2.3. बायेसियन नेटवर्क का परिचय

2.3.1. पूर्वोक्त वितरण
2.3.2. संयुग्म वितरण
2.3.3. संदर्भ वितरण

2.4. बायेसियन अनुमान

2.4.1. बिंदु अनुमानक
2.4.2. अनुपात का अनुमान
2.4.3. सामान्य जनसंख्या में औसत अनुमान
2.4.4. शास्त्रीय विधियों से तुलना

2.5. गैर-पैरामीट्रिक अनुमान सांख्यिकी का परिचय

2.5.1. गैर-पैरामीट्रिक सांख्यिकीय विधियाँ: अवधारणाएं
2.5.2. गैर-पैरामीट्रिक सांख्यिकी का उपयोग
2.6. गैर-पैरामीट्रिक अनुमान की तुलना पैरामीट्रिक अनुमान से की जाती है
2.6.1. वास्तविकताओं के बीच अंतर

2.7. फिट रहने के परीक्षण

2.7.1. परिचय
2.7.2. ग्राफिक विधियाँ
2.7.3. गुडनेस-ऑफ-फिट समीकरण का कंट्रास्ट
2.7.4. कोलमोगोरोव-स्मिरनोव परीक्षण
2.7.5. सामान्यता कंट्रास्ट

2.8. स्वतंत्रता कंट्रास्ट

2.8.1. परिचय
2.8.2. यादृच्छिकता विरोधाभास। स्पर्ट्स का विरोधाभास
2.8.3. युग्मित नमूनों में स्वतंत्रता विरोधाभास

2.8.3.1. केंडल का विरोधाभास
2.8.3.2. स्पीयरमैन की रैंक विरोधाभास
2.8.3.3. स्वतंत्रता ची - वर्ग परीक्षण
2.8.3.4. काई-स्क्वायर विरोधाभास का सामान्यीकरण

2.8.4. संबंध नमूनों में स्वतंत्रता विरोधाभास

2.8.4.1. काई-स्क्वायर विरोधाभास का सामान्यीकरण
2.8.4.2. केंडल का समरूपता गुणांक

2.9. स्थिति कंट्रास्ट

2.9.1. परिचय
2.9.2. एकल नमूने और युग्मित नमूनों के लिए स्थिति कंट्रास्ट

2.9.2.1. एकल नमूने के लिए संकेत परीक्षण मध्यिका परीक्षण
2.9.2.2. युग्मित नमूनों के लिए संकेत परीक्षण टेस्ट
2.9.2.3. विलकॉक्सन एकल नमूने के लिए संकेत रैंकिंग परीक्षण
2.9.2.4. विलकॉक्सन युग्मित नमूनों के लिए संकेत रैंकिंग परीक्षण टेस्ट

2.9.3. दो स्वतंत्र नमूनों के लिए गैर-पैरामीट्रिक विरोधाभास

2.9.3.1. विलकॉक्सन-मान-व्हिटनी परीक्षण
2.9.3.2. मध्यिका परीक्षण
2.9.3.3. ची - वर्ग अंतर

2.9.4. के स्वतंत्र नमूनों के लिए स्थिति विरोधाभास

2.9.4.1. क्रुस्कल-वालिस परीक्षण

2.9.5. संबंध नमूनों में स्वतंत्रता विरोधाभास

2.9.5.1. फ्रीडमैन’ टेस्ट
2.9.5.2. कोचरन क्यू टेस्ट
2.9.5.3. केंडल डब्ल्यू टेस्ट

2.10. समरूपता कंट्रास्ट

2.10.1. दो स्वतंत्र नमूनों के लिए विरोधाभास

2.10.1.1. वाल्ड-वोल्फोविट्ज कंट्रास्ट
2.10.1.2. कोलमोगोरोव-स्मिरनोव परीक्षण
2.10.1.3. ची - वर्ग अंतर

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अनुमान में स्नातकोत्तर सर्टिफिकेट

अनुमान प्रणाली या प्रक्रियाओं के डिजाइन, विश्लेषण, निर्माण या संचालन को पूरा करने के लिए आवश्यक संख्यात्मक और/या सांख्यिकीय जानकारी की गणना करने की प्रक्रिया है। परिमाण या विशेषताओं के अनुमानित मूल्यों को प्राप्त करने के लिए अनुमान लागू किया जाता है जो आवश्यक हैं, लेकिन पहले से मापा या सत्यापित नहीं किया गया है। TECH प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय में हमारे पास सिस्टम या प्रक्रियाओं के डिजाइन, विश्लेषण, निर्माण और संचालन में ज्ञान प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया यह विशेष कार्यक्रम है। यह इंजीनियरिंग में एक आवश्यक तकनीक है जब सटीक और सत्यापित डेटा तक पहुंच नहीं होती है।

आकलन एक तकनीक है जिसका उपयोग आमतौर पर इंजीनियरिंग में तब किया जाता है जब सटीक, सत्यापित डेटा तक कोई पहुंच नहीं होती है। इंजीनियर हल की जाने वाली समस्या की प्रकृति और जटिलता के आधार पर विभिन्न प्रकार के आकलन का उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए, वे ऐतिहासिक डेटा, सांख्यिकीय प्रतिगमन, जोखिम विश्लेषण या गणितीय मॉडल के बहिर्वेशन पर आधारित तकनीकों का उपयोग कर सकते हैं। इंजीनियरिंग में आकलन एक महत्वपूर्ण गतिविधि है, क्योंकि इसके परिणामों का उपयोग महत्वपूर्ण निर्णय लेने और डिजाइन और अनुकूलन मानदंड स्थापित करने के लिए किया जाता है। उपयोग की गई विधि और अनुमानित मूल्य की सटीकता के आधार पर अनुमान व्यापक रूप से भिन्न हो सकते हैं। यह उन लोगों के लिए एक उत्कृष्ट विकल्प है जो विशेष कौशल हासिल करना चाहते हैं और इस क्षेत्र में एक सफल कैरियर विकसित करना चाहते हैं।