Statistische Inferenz ist der Prozess, bei dem aus Daten Schlussfolgerungen über Populationen oder wissenschaftliche Wahrheiten gezogen werden. Es gibt viele Arten, Schlussfolgerungen zu ziehen, darunter statistische Modellierung, datenorientierte Strategien und die explizite Verwendung von Designs und Randomisierung in Analysen. Darüber hinaus gibt es eine Vielzahl von Theorien (Frequentisten, Bayesianer, Wahrscheinlichkeitstheorie, designbasiert, ...) und zahlreiche Komplexitäten (fehlende Daten, beobachtete und unbeobachtete Störfaktoren, Verzerrungen) für die Durchführung von Schlussfolgerungen. Ein Praktiker kann sich oft in einem lähmenden Labyrinth von Techniken, Philosophien und Nuancen wiederfinden. In diesem Kurs werden die Grundlagen der Inferenz in einem praktischen Ansatz vorgestellt, um die Dinge zu erledigen. Nach dem Besuch dieses Kurses werden die Teilnehmer die Grundzüge der statistischen Inferenz verstehen und diese Informationen nutzen, um bei der Datenanalyse fundierte Entscheidungen zu treffen.
Statistische Inferenz
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Brian Caffo, PhD
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(4,435 Bewertungen)
Was Sie lernen werden
Verstehen, wie man aus Daten Schlüsse über Populationen oder wissenschaftliche Wahrheiten ziehen kann
Beschreiben Sie Variabilität, Verteilungen, Grenzwerte und Konfidenzintervalle
Verwenden Sie p-Werte, Konfidenzintervalle und Permutationstests
Treffen Sie fundierte Entscheidungen bei der Datenanalyse
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistik
- Kategorie: Statistische Inferenz
- Kategorie: Statistische Hypothesentests
Wichtige Details
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4 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Diese Woche konzentrieren wir uns auf die Grundlagen wie Wahrscheinlichkeit, Zufallsvariablen, Erwartungen und mehr.
Das ist alles enthalten
10 Videos11 Lektüren1 Aufgabe5 Programmieraufgaben
Wir werden uns mit Variabilität, Verteilungen, Grenzwerten und Konfidenzintervallen befassen.
Das ist alles enthalten
10 Videos4 Lektüren1 Aufgabe3 Programmieraufgaben
In dieser Lektion werden wir uns mit Intervallen, Tests und p-Werten befassen.
Das ist alles enthalten
11 Videos5 Lektüren1 Aufgabe3 Programmieraufgaben
Wir beginnen mit der Untersuchung von Power, Bootstrapping und Permutationstests.
Das ist alles enthalten
9 Videos4 Lektüren1 Aufgabe3 Programmieraufgaben1 peer review
Dozenten
Empfohlen, wenn Sie sich für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren
University of Illinois Urbana-Champaign
University of Illinois Urbana-Champaign
University of Washington
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 21. März 2017
The strategy for model selection in multivariate environment should have been explained with an example. This will make the model selection process, interaction and its interpretation more clear.
Geprüft am 8. Juli 2021
Statistics was not, to put it mildly, my favorite subject in college. This class, however, managed to actually get me involved in the subject as it is tought with applicability in mind. Thank you.
Geprüft am 22. Okt. 2016
Brian is a very good lecturer. Even though he is knowledgeable, he goes through everything step by step and makes sure you don't fall off the wagon at any point. I had fun doing this course!
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