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Le projet final sera une analyse avec R qui répond à une question scientifique/commerciale spécifique fournie par l'équipe du cours. Un ensemble de données vaste et complexe sera fourni aux étudiants et l'analyse nécessitera l'application d'une variété de méthodes et de techniques introduites dans les cours précédents, y compris l'analyse exploratoire des données par la visualisation des données et les résumés numériques, l'inférence et les modèles statistiques, ainsi que les interprétations. de ces résultats dans le contexte des données et de la question de recherche. L'analyse mettra en œuvre des techniques fréquentistes et bayésiennes et discutera dans le contexte des données en quoi ces deux approches sont similaires et différentes, et ce que ces différences signifient pour les conclusions qui peuvent être tirées des données.
Un échantillon des projets finaux sera présenté sur le site Web du département des sciences statistiques de Duke. Remarque : Seuls les étudiants qui ont réussi les quatre cours précédents de la majeure sont éligibles pour passer le Capstone.
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