Dieser Kurs befasst sich mit gängigen statistischen Inferenzmethoden für numerische und kategoriale Daten. Sie lernen, wie man Hypothesentests aufstellt und durchführt, p-Werte interpretiert und die Ergebnisse Ihrer Analyse in einer Weise berichtet, die für Kunden oder die Öffentlichkeit interpretierbar ist. Anhand zahlreicher Datenbeispiele werden Sie lernen, Schätzungen von Größen so zu berichten, dass die Unsicherheit der interessierenden Größe zum Ausdruck kommt. Sie werden bei der Installation und Verwendung von R und RStudio (einer kostenlosen Statistiksoftware) angeleitet und werden diese Software für Laborübungen und ein Abschlussprojekt verwenden. Der Kurs stellt praktische Werkzeuge für die Datenanalyse vor und erforscht die grundlegenden Konzepte, die für die Interpretation und Berichterstattung von Ergebnissen sowohl für kategoriale als auch für numerische Daten erforderlich sind
Inferentielle Statistik
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Datenanalyse mit R
Dozent: Mine Çetinkaya-Rundel
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Bei enthalten
(2,709 Bewertungen)
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistische Inferenz
- Kategorie: Statistische Hypothesentests
- Kategorie: R-Programmierung
Wichtige Details
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12 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Dieses kurze Modul führt Sie in die Grundlagen der Coursera Specializations und Kurse im Allgemeinen ein, in diese Specialization: Statistik mit R, und diesen Kurs: Inferentielle Statistik. Bitte nehmen Sie sich einige Minuten Zeit, um sie durchzusehen. Vielen Dank, dass Sie an diesem Kurs teilnehmen!
Das ist alles enthalten
2 Lektüren
Willkommen zur Inferenzstatistik! In diesem Kurs werden wir die Grundlagen der Inferenzstatistik besprechen. Schauen Sie sich die Lernziele an, fangen Sie an, sich die Videos anzusehen, und bearbeiten Sie schließlich das Quiz und die Übungen dieser Woche. Neben Videos, in denen neue Konzepte vorgestellt werden, werden Sie auch einige Videos sehen, in denen Sie Anwendungsbeispiele zu den Themen der Woche sehen. In der ersten Woche werden wir den zentralen Grenzwertsatz (CLT) und das Konfidenzintervall vorstellen.
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7 Videos6 Lektüren3 Aufgaben
Willkommen zur zweiten Woche! In dieser Woche werden wir formale Hypothesentests besprechen und Testverfahren über Konfidenzintervalle mit Schätzungen in Verbindung bringen. Diese Themen werden im Kontext der Arbeit mit dem Mittelwert einer Population eingeführt. Wir geben Ihnen jedoch auch einen kurzen Ausblick auf das, was in den nächsten zwei Wochen auf Sie zukommt, indem wir besprechen, wie die Methoden, die wir lernen, auf andere Schätzer ausgeweitet werden können. Wir werden auch wichtige Überlegungen wie Entscheidungsfehler und statistische vs. praktische Signifikanz diskutieren. In den Übungen dieser Woche werden die Konzepte der Stichprobenverteilungen und der Konfidenzniveaus veranschaulicht.
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7 Videos5 Lektüren3 Aufgaben
Willkommen zur dritten Woche des Kurses! Diese Woche werden wir die t-Verteilung und den Vergleich von Mittelwerten sowie eine simulationsbasierte Methode zur Erstellung eines Konfidenzintervalls vorstellen: das Bootstrapping. Wenn Sie Fragen haben oder Diskussionen führen möchten, nutzen Sie bitte das Forum dieser Woche, um Fragen zu stellen oder mit anderen Teilnehmern zu diskutieren.
Das ist alles enthalten
11 Videos5 Lektüren3 Aufgaben
Willkommen zur vierten Woche unseres Kurses! In dieser Einheit besprechen wir die Inferenz für kategoriale Daten. Wir verwenden die in dieser Woche vorgestellten Methoden, um Fragen wie "Welcher Anteil der amerikanischen Öffentlichkeit ist mit der Arbeit des Obersten Gerichtshofs einverstanden?" zu beantworten Ebenfalls in dieser Woche werden Sie den zur Verfügung gestellten Datensatz verwenden, um eine Frage zur Datenanalyse zu beantworten und darüber zu berichten. Bitte lesen Sie die Projektanweisungen, um diese Selbsteinschätzung durchzuführen.
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11 Videos6 Lektüren3 Aufgaben
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren
University of Pennsylvania
University of California, Santa Cruz
Duke University
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 8. Sep. 2024
It is a very useful course and the learners are able to learn through the videos and the excercises and the lab assignment. I have learnt new things in this course, especially through R
Geprüft am 28. Feb. 2017
Great course. If you put in a little effort, you will come out with a lot of new knowledge. I recommend using the book after you have seen the movies. It gives a deeper picture of how it works. Great!
Geprüft am 25. Mai 2024
This course equips students with the knowledge and skills needed to collect, analyze, and interpret data effectively, making it a valuable tool in many fields of study and professions.
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Häufig gestellte Fragen
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