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Duke University

Inferentielle Statistik

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Datenanalyse mit R

120.032 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.8

(2,706 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 16 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
93%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Ca. 16 Stunden
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Statistische Inferenz
  • Kategorie: Statistische Hypothesentests
  • Kategorie: R-Programmierung

Wichtige Details

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Bewertungen

12 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Datenanalyse mit R
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • 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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Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

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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.

Das ist alles enthalten

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.

Das ist alles enthalten

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.

Das ist alles enthalten

11 Videos6 Lektüren3 Aufgaben

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.8 (300 Bewertungen)
Mine Çetinkaya-Rundel
Duke University
9 Kurse400.166 Lernende

von

Duke University

Empfohlen, wenn Sie sich für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

Zeigt 3 von 2706

4.8

2.706 Bewertungen

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DM
5

Geprüft am 8. Sep. 2024

MN
5

Geprüft am 28. Feb. 2017

BK
5

Geprüft am 25. Mai 2024

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Häufig gestellte Fragen