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• नवीन पद्धतियों पर इसका विशेष जोर है
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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 इर्द-गिर्द डिज़ाइन किया गया है, जिसके तहत पेशेवर को शैक्षणिक वर्ष के दौरान उत्पन्न होने वाली विभिन्न पेशेवर अभ्यास स्थितियों को हल करने का प्रयास करना चाहिए। इस उद्देश्य के लिए, छात्र को प्रसिद्ध और अनुभवी विशेषज्ञों द्वारा बनाई गई एक अभिनव इंटरैक्टिव वीडियो प्रणाली द्वारा सहायता प्रदान की जाएगी।

प्रत्येक मॉड्यूल में एक विशेष खंड शामिल है जिसमें आपको ऐसे उदाहरण मिलेंगे जो आपके लिए पाठ्यक्रम में विकसित अवधारणाओं की कल्पना करना आसान बना देंगे”

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जिस गहनता के साथ इस कार्यक्रम का पाठ्यक्रम तैयार किया गया है, उसके लिए धन्यवाद, आप समूह विश्लेषण के माध्यम से सांख्यिकीय मॉडलिंग पर सबसे व्यापक ज्ञान प्राप्त करेंगे”

मॉड्यूल 1. अनुमान I

1.1. अनुमान सांख्यिकी का परिचय

1.1.1. अनुमान सांख्यिकी क्या है?
1.1.2. उदाहरण

1.2. सामान्य अवधारणाएं

1.2.1. शहर
1.2.2. नमूनाकरण
1.2.3. नमूनाकरण
1.2.4. मापदंड

1.3. सांख्यिकीय अनुमान वर्गीकरण

1.3.1. मापदंडनिय
1.3.2. गैर-मापदंडनिय
1.3.3. क्लासिकल दृष्टिकोण
1.3.4. बायेसियन दृष्टिकोण

1.4. सांख्यिकीय अनुमान उद्देश्य

1.4.1. कौन से उद्देश्य हैं
1.4.2. सांख्यिकीय अनुमान अनुप्रयोग

1.5. सामान्य वितरण से जुड़े वितरण

1.5.1. ची-स्क्वायर्ड
1.5.2. टी-छात्र
1.5.3. एफ-स्नेडेकोर

1.6. बिन्दु आकलन का परिचय

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

1.7. अनुमानकों के गुण

1.7.1. पर्याप्तता और पूर्णता
1.7.2. फैक्टराइजेशन प्रमेय
1.7.3. निष्पक्ष और लक्षणहीन रूप से निष्पक्ष अनुमानक
1.7.4. मीन स्क्वायर त्रुटि
1.7.5. दक्षता
1.7.6. सुसंगत अनुमानकर्ता
1.7.7. जनसंख्या के माध्य, भिन्नता और अनुपात का अनुमान लगाना

1.8. आकलनकर्ताओं के निर्माण की प्रक्रियाएँ

1.8.1. क्षणों की प्रणाली
1.8.2. अधिकतम संभाव्यता प्रणाली
1.8.3. अधिकतम संभाव्यता अनुमानकक गुण

1.9. अंतराल अनुमान का परिचय

1.9.1. आत्मविश्वास अंतराल की परिभाषा का परिचय
1.9.2. मुख्य 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 आबादी। युग्मित नमूने
1.10.5. दो स्वतंत्र सामान्य आबादी के विचलन अनुपात के लिए विश्वास अंतराल
1.10.6. दो स्वतंत्र आबादी के अनुपात के अंतर के लिए विश्वास अंतराल
1.10.7. एक मापदंड के लिए उसके अधिकतम संभाव्यता अनुमानक के आधार पर 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 कंट्रास्टिंग का परिचय

2.1.1. समस्या कथन
2.1.2. शून्य और वैकल्पिक परिकल्पना
2.1.3. कंट्रास्ट आँकड़े
2.1.4. त्रुटियों के प्रकार
2.1.5. महत्व का स्तर
2.1.6. महत्वपूर्ण क्षेत्र। पी-मूल्य
2.1.7. शक्ति

2.2. परिकल्पना के प्रकार कंट्रास्टिंग

2.2.1. संभाव्यता अनुपात परीक्षण
2.2.2. सामान्य आबादी में साधनों और भिन्नताओं पर विरोधाभास
2.2.3. अनुपातों पर विरोधाभास
2.2.4. विश्वास अंतराल और परिकल्पना विरोधाभास के बीच संबंध

2.3. बायेसियन अनुमान का परिचय

2.3.1. एक प्रियोरी वितरण
2.3.2. संयुग्मित 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 आबादी में औसत अनुमान
2.4.4. शास्त्रीय विधियों से तुलना

2.5. गैर-पैरामीट्रिक अनुमान सांख्यिकी का परिचय

2.5.1. गैर-पैरामीट्रिक सांख्यिकीय विधियाँः अवधारणाएं
2.5.2. गैर-पैरामीट्रिक सांख्यिकी का उपयोग

2.6. पैरामीट्रिक अनुमान की तुलना में गैर-पैरामीट्रिक अनुमान

2.6.1. अनुमानों के बीच अंतर

2.7. गुडनेस ऑफ फिट टेस्ट

2.7.1. परिचय
2.7.2. ग्राफिक विधियाँ
2.7.3. अच्छाई-के-फिट समीकरण का विरोधाभास
2.7.4. कोल्मोगोरोव-स्मिरनोव परीक्षण
2.7.5. सामान्य विरोधाभास

2.8. स्वतंत्रता विरोधाभास

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

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

2.8.4. के संबंधित नमूनों में स्वतंत्रता विरोधाभास

2.8.4.1. ची-स्क्वायर कंट्रास्ट का सामान्यीकरण
2.8.4.2. केंडल का कॉनकॉर्ड का गुणांक

2.9. स्थिति कंट्रास्ट

2.9.1. परिचय
2.9.2. एकल नमूना और युग्मित नमूनों के लिए स्थिति विरोधाभास

2.9.2.1. एकल नमूने के लिए परीक्षण पर हस्ताक्षर करें। औसत परीक्षण
2.9.2.2. युग्मित नमूनों के लिए साइन टेस्ट
2.9.2.3. विल्कोक्सन ने एकल नमूने के लिए हस्ताक्षरित-रैंक परीक्षण किया
2.9.2.4. युग्मित नमूनों के लिए विल्कोक्सन हस्ताक्षरित-रैंक परीक्षण

2.9.3. दो स्वतंत्र नमूनों के लिए गैर-पैरामीट्रिक कंट्रास्ट

2.9.3.1. विल्कोक्सन-मैन-व्हिटनी टेस्ट
2.9.3.2. औसत परीक्षण
2.9.3.3. ची-स्क्वायर कंट्रास्ट

2.9.4. के स्वतंत्र नमूनों के लिए स्थिति विरोधाभास

2.9.4.1. क्रुस्कल-वालिस टेस्ट

2.9.5. के संबंधित नमूनों में स्वतंत्रता विरोधाभास

2.9.5.1. फ्रीडमैन का परीक्षण
2.9.5.2. कोचरन क्यू परीक्षा
2.9.5.3. केंडल डब्ल्यू परीक्षा

2.10. एकरूपता कंट्रास्ट

2.10.1. दो स्वतंत्र नमूनों के लिए समरूपता विरोधाभास

2.10.1.1. वाल्ड-वुल्फोवित्ज़ कंट्रास्ट
2.10.1.2. कोल्मोगोरोव-स्मिरनोव परीक्षण
2.10.1.3. ची-स्क्वायर कंट्रास्ट

मॉड्यूल 3. बहुविषयी सांख्यिकीय तकनीकें

3.1. कारक विश्लेषण

3.1.1. परिचय
3.1.2. कारक विश्लेषण की मूल बातें
3.1.3. कारक विश्लेषण
3.1.4. कारक आवर्तन विधियाँ और कारक विश्लेषण व्याख्या

3.2. कारक विश्लेषण मॉडलिंग

3.2.1. उदाहरण
3.2.2. सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर मॉडलिंग

3.3. मुख्य घटक विश्लेषण ट्रांसफर लर्निंग

3.3.1. परिचय
3.3.2. मुख्य घटक विश्लेषण ट्रांसफर लर्निंग
3.3.3. व्यवस्थित प्रधान घटक विश्लेषण

3.4. प्रमुख घटक विश्लेषण मॉडलिंग

3.4.1. उदाहरण
3.4.2. सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर मॉडलिंग

3.5. पत्राचार विश्लेषण

3.5.1. परिचय
3.5.2. स्वतंत्रता परीक्षा
3.5.3. पंक्ति और स्तंभ प्रोफाइल
3.5.4. एक बिंदु बादल का जड़ता विश्लेषण
3.5.5. एकाधिक पत्राचार विश्लेषण

3.6. पत्राचार विश्लेषण मॉडलिंग

3.6.1. उदाहरण
3.6.2. सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर मॉडलिंग

3.7. भेदभाव पूर्ण विश्लेषण।

3.7.1. परिचय
3.7.2. दो समूहों के लिए निर्णय नियम
3.7.3. कई आबादी पर वर्गीकरण
3.7.4. फिशर का विहित भेदभावपूर्ण विश्लेषण
3.7.5. चरों का विकल्प नाविकऔरपिछड़ाप्रक्रिया
3.7.6. व्यवस्थित भेदभावपूर्ण विश्लेषण

3.8. भेदभावपूर्ण विश्लेषण मॉडलिंग

3.8.1. उदाहरण
3.8.2. सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर मॉडलिंग

3.9. क्लस्टर विश्लेषण

3.9.1. परिचय
3.9.2. दूरी और समानता उपाय
3.9.3. दूरी और समानता उपाय
3.9.4. गैर-पदानुक्रमित वर्गीकरण एल्गोरिदम
3.9.5. क्लस्टरों की उपयुक्त संख्या निर्धारित करने की प्रक्रियाएँ
3.9.6. गुच्छों की विशेषताएँ
3.9.7. व्यवस्थित क्लस्टर विश्लेषण

3.10. क्लस्टर विश्लेषण मॉडल

3.10.1. उदाहरण
3.10.2. सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर मॉडलिंग

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