রিসার্চ লার্নিং ল্যাব
প্রতিটি পাঠ কয়েক মিনিটের: পড়ুন, উদাহরণ দেখুন, সিদ্ধান্ত নিন, নিজে করে দেখুন।
আপনার মোট অগ্রগতি: 0/104 (0%)
🧭
অধ্যায় 1
গবেষণা ও পরিসংখ্যানের মূল ধারণা
গবেষণা কী, কাদের নিয়ে কাজ করবেন এবং কী ধরনের ডেটা পাবেন।
0/8 পাঠ
🧹
অধ্যায় 2
ডেটা প্রস্তুতি
অগোছালো ডেটাকে বিশ্লেষণের উপযোগী করা।
0/6 পাঠ
📊
অধ্যায় 3
বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান
সংখ্যা, টেবিল ও চার্টে ডেটার সারসংক্ষেপ।
0/6 পাঠ
🎲
অধ্যায় 4
সম্ভাবনা ও পরিসংখ্যানিক অনুমান
নমুনা থেকে জনসংখ্যা সম্পর্কে সিদ্ধান্ত — অনিশ্চয়তাসহ।
0/8 পাঠ
⚖️
অধ্যায় 5
হাইপোথিসিস টেস্টিং
প্রশ্ন সাজানো, টেস্ট বাছাই ও সিদ্ধান্ত নেওয়া।
0/6 পাঠ
🧪
অধ্যায় 6
t-টেস্ট
এক, দুই বা জোড়াবদ্ধ গ্রুপের গড় তুলনা।
0/4 পাঠ
📐
অধ্যায় 7
ANOVA
তিন বা তার বেশি গ্রুপের গড় তুলনা।
0/5 পাঠ
🪶
অধ্যায় 8
নন-প্যারামেট্রিক টেস্ট
অনুমান না মিললে র্যাংক-ভিত্তিক টেস্ট।
0/4 পাঠ
🔲
অধ্যায় 9
কাই-স্কয়ার ও ক্যাটাগরিক্যাল বিশ্লেষণ
ক্যাটাগরির গণনা ও সম্পর্ক বিশ্লেষণ।
0/5 পাঠ
🔗
অধ্যায় 10
কোরিলেশন
সম্পর্কের শক্তি ও দিক।
0/4 পাঠ
📈
অধ্যায় 11
লিনিয়ার রিগ্রেশন
এক বা একাধিক প্রেডিক্টর থেকে সংখ্যাভিত্তিক ফলাফল পূর্বাভাস।
0/6 পাঠ
🎯
অধ্যায় 12
লজিস্টিক রিগ্রেশন
হ্যাঁ/না ফলাফল ও অডস রেশিও।
0/5 পাঠ
⏳
অধ্যায় 13
সারভাইভাল অ্যানালাইসিস
ঘটনা ঘটার সময় ও সেন্সরিং।
0/6 পাঠ
🕸️
অধ্যায় 14
মাল্টিভ্যারিয়েট পরিসংখ্যান
একসাথে অনেক ভেরিয়েবল।
0/6 পাঠ
🗺️
অধ্যায় 15
গবেষণা পদ্ধতি
নির্ভরযোগ্য উত্তর পাওয়ার জন্য গবেষণা নকশা।
0/9 পাঠ
🚀
অধ্যায় 16
অ্যাডভান্সড পরিসংখ্যান
সম্প্রসারণযোগ্য অ্যাডভান্সড মডিউল। (পরিচিতিমূলক পাঠ)
0/7 পাঠ
🤖
অধ্যায় 17
গবেষকদের জন্য মেশিন লার্নিং
পূর্বাভাস মডেল ও সৎ মূল্যায়ন। (পরিচিতিমূলক পাঠ)
0/9 পাঠ