Skip to main content

Data science class 014 -Statistics

 

Data collection is a systematic process of gathering observations or measurements. Whether you are performing research for business, governmental or academic purposes, data collection allows you to gain first-hand knowledge and original insights into your research problem


Next, formulate one or more research questions that precisely define what you want to find out. Depending on your research questions, you might need to collect quantitative or qualitative data:


Step 2: Choose your data collection method

Based on the data you want to collect, decide which method is best suited for your research.

Carefully consider what method you will use to gather data that helps you directly answer your research questions.

Step 3: Plan your data collection procedures

When you know which method(s) you are using, you need to plan exactly how you will implement them. What procedures will you follow to make accurate observations or measurements of the variables you are interested in?


One-way ANOVA | When and How to Use It (With Examples)

ANOVA, which stands for Analysis of Variance, is a statistical test used to analyze the difference between the means of more than two groups.

one-way ANOVA uses one independent variable, while a two-way ANOVA uses two independent variables.

One-way ANOVA example
As a crop researcher, you want to test the effect of three different fertilizer mixtures on crop yield. You can use a one-way ANOVA to find out if there is a difference in crop yields between the three groups.

What Is Kurtosis? | Definition, Examples & Formula (scribbr.com)

Comments

Popular posts from this blog

Telecom OSS and BSS: A Comprehensive Guide

  Telecom OSS and BSS: A Comprehensive Guide Table of Contents Part I: Foundations of Telecom Operations Chapter 1: Introduction to Telecommunications Networks A Brief History of Telecommunications Network Architectures: From PSTN to 5G Key Network Elements and Protocols Chapter 2: Understanding OSS and BSS Defining OSS and BSS The Role of OSS in Network Management The Role of BSS in Business Operations The Interdependence of OSS and BSS Chapter 3: The Telecom Business Landscape Service Providers and Their Business Models The Evolving Customer Experience Regulatory and Compliance Considerations The Impact of Digital Transformation Part II: Operations Support Systems (OSS) Chapter 4: Network Inventory Management (NIM) The Importance of Accurate Inventory NIM Systems and Their Functionality Data Modeling and Management Automation and Reconciliation Chapter 5: Fault Management (FM) Detecting and Isolating Network Faults FM Systems and Alerting Mecha...

The Silicon Race: AI Chips and the Future of Competition

  The Silicon Race: AI Chips and the Future of Competition The landscape of Artificial Intelligence (AI) is being reshaped at an unprecedented pace, and at its heart lies a furious competition in the development of specialized AI chips. These miniature marvels, whether powering vast data centers or enabling intelligence on the edge, are the silent workhorses transforming industries, enabling real-time decision-making, and pushing the boundaries of what AI can achieve. The stakes are immense, with the global AI chip market projected to surge from approximately $31.6 billion today to over $846 billion by 2035, highlighting an intense and evolving competitive arena. The Driving Force: Why Specialized AI Chips? Traditional CPUs, the general-purpose workhorses of computing, simply cannot meet the insatiable demands of modern AI workloads. The core operations of machine learning, particularly linear algebra and matrix multiplications, are inherently parallel. This led to the rise of s...

Medical education still in stone age?

## 🚨 ഉണരാനുള്ള സമയം: നമ്മുടെ മെഡിക്കൽ വിദ്യാഭ്യാസം ശിലായുഗത്തിൽ! ഇനി വേണ്ടത് #ടെക്എംബിബിഎസ് ഉം #ടെക്നഴ്സിംഗും! 💉🤖 ചൈനയിലെ **ഡോക്ടർമാരില്ലാത്ത എ.ഐ. കിയോസ്‌കുകളുടെ** (Doctorless AI Kiosks) ഒരു വീഡിയോ ഞാൻ പങ്കുവെക്കുന്നു (ചേർത്തിട്ടുണ്ട്). പ്രാഥമിക ആരോഗ്യ പരിചരണം എത്ര വേഗമാണ് സാങ്കേതികവിദ്യ മാറ്റിമറിക്കുന്നതെന്നതിന്റെ ഞെട്ടിക്കുന്ന ഉദാഹരണമാണിത്. ഇത് ഭാവിയിലേക്കുള്ള കാഴ്ചയല്ല—ഇത് **ഇപ്പോഴത്തെ യാഥാർത്ഥ്യമാണ്**. ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വിദ്യാഭ്യാസത്തിൽ സമൂലമായ മാറ്റം അനിവാര്യമാകുന്ന ഒരു സാങ്കേതിക മുന്നേറ്റത്തിനാണ് നമ്മൾ സാക്ഷ്യം വഹിക്കുന്നത്. എന്നിട്ടും **മെഡിക്കൽ കൗൺസിൽ ഓഫ് ഇന്ത്യ (MCI)** പോലുള്ള സ്ഥാപനങ്ങളും ലോകമെമ്പാടുമുള്ള വിദ്യാഭ്യാസ ബോർഡുകളും ഇപ്പോഴും പഴയ രീതിയിൽ തുടരുന്നു. എന്റെ മകൾ MBBS വിദ്യാർത്ഥിയാണ്. **1000 പേജുള്ള അനാട്ടമി പാഠപുസ്തകം കാണാപ്പാഠം പഠിച്ച്** പരീക്ഷ എഴുതാൻ അവൾ ഇപ്പോഴും നിർബന്ധിതയാവുകയാണ്. എന്നാൽ ലോകമെമ്പാടുമുള്ള AI കാര്യക്ഷമതയുടെ നിലവാരം ഇതാ: * **ഒരു എ.ഐ. ഡോക്ടറിന്** ലോകത്തിലെ എല്ലാ മനുഷ്യ ഡോക്ടർമാരെയും സഹായിക്കാൻ കഴിയും. * **ഒരു റോബോട്ടിക് നഴ്സിന്** 100 മനുഷ്യ നഴ്സു...