University of Colorado Boulder
Statistische Inferenz und Hypothesentests in datenwissenschaftlichen Anwendungen
University of Colorado Boulder

Statistische Inferenz und Hypothesentests in datenwissenschaftlichen Anwendungen

Jem Corcoran

Dozent: Jem Corcoran

6.254 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7

(47 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 36 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
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Was Sie lernen werden

  • Definieren Sie eine zusammengesetzte Hypothese und das Signifikanzniveau für einen Test mit einer zusammengesetzten Nullhypothese.

  • Definieren Sie eine Teststatistik, ein Signifikanzniveau und den Ablehnungsbereich für einen Hypothesentest. Geben Sie die Form eines Verwerfungsbereichs an.

  • Führen Sie Tests auf eine echte Bevölkerungsvarianz durch.

  • Berechnen Sie die Stichprobenverteilungen für den Stichprobenmittelwert und das Stichprobenminimum der Exponentialverteilung.

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6 Quizzes

Unterrichtet in Englisch

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Grundlagen der Datenwissenschaft: Statistische Inferenz
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
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In diesem Kurs gibt es 6 Module

Willkommen zum Kurs! Dieses Modul enthält logistische Informationen, damit Sie loslegen können!

Das ist alles enthalten

3 Lektüren1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor

In diesem Modul werden wir einen Hypothesentest definieren und die Intuition für die Entwicklung eines Tests entwickeln. Wir lernen die Sprache der Hypothesentests kennen, einschließlich der Definitionen einer Nullhypothese, einer Alternativhypothese und des Signifikanzniveaus eines Tests. Wir werden einen sehr einfachen Test durchgehen

Das ist alles enthalten

6 Videos11 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore

In diesem Modul werden wir die Lektionen von Modul 1 auf zusammengesetzte Hypothesen für ein- und zweiseitige Tests ausweiten. Wir definieren die "Potenzfunktion" für einen Test und diskutieren ihre Interpretation und wie sie zu der Idee eines "einheitlich stärksten" Tests führen kann. Wir werden "p-Werte" als alternativen Ansatz für Hypothesentests diskutieren und interpretieren.

Das ist alles enthalten

7 Videos7 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor

In diesem Modul lernen wir die Chi-Quadrat- und die t-Verteilung und ihre Beziehungen zu Stichprobenverteilungen kennen. Wir lernen zu erkennen, wann Hypothesentests, die auf diesen Verteilungen basieren, angemessen sind. Wir besprechen das Konzept der Stichprobenvarianz und leiten den "t-Test" ab. Außerdem werden wir unseren ersten Zwei-Stichproben-Test ableiten und ihn anwenden, um einige Entscheidungen über reale Daten zu treffen.

Das ist alles enthalten

7 Videos7 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor

In diesem Modul werden wir einige Probleme betrachten, bei denen die Annahme einer zugrundeliegenden Normalverteilung nicht angemessen ist, und wir werden unsere Fähigkeit erweitern, Hypothesentests für diesen Fall zu konstruieren. Wir werden das Konzept eines "einheitlich stärksten" (UMP) Tests definieren, ob ein solcher Test für bestimmte Probleme existiert oder nicht, und wir werden einige unserer früheren Tests aus den Modulen 1 und 2 durch die UMP-Linse neu betrachten. Wir werden auch die F-Verteilung und ihre Rolle beim Testen, ob zwei Varianzen der Population gleich sind oder nicht, vorstellen.

Das ist alles enthalten

6 Videos6 Lektüren2 Quizzes

In diesem Modul entwickeln wir einen formalen Ansatz für Hypothesentests auf der Grundlage eines "Wahrscheinlichkeitsverhältnisses", das allgemeiner angewendet werden kann als alle bisher besprochenen Tests. Besonderes Augenmerk werden wir auf die Eigenschaften des Likelihood-Verhältnisses bei großen Stichproben legen, insbesondere auf das Wilks'sche Theorem, das es uns ermöglicht, ungefähre (aber einfache) Tests zu entwickeln, wenn wir einen großen Stichprobenumfang haben. Wir schließen den Kurs mit zwei Chi-Quadrat-Tests ab, mit denen wir prüfen können, ob die Verteilungsannahmen, die wir in diesem Kurs gemacht haben, gültig sind.

Das ist alles enthalten

5 Videos5 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.9 (14 Bewertungen)
Jem Corcoran
University of Colorado Boulder
6 Kurse30.164 Lernende

von

Empfohlen, wenn Sie sich für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren

Auf einen Abschluss hinarbeiten

Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Colorado Boulderangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹

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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
Lernender seit 2020
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Chaitanya A.
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Geprüft am 14. Jan. 2024

MM
4

Geprüft am 6. Juli 2023

GV
5

Geprüft am 27. Juli 2022

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Häufig gestellte Fragen