Dieser Kurs konzentriert sich auf die Theorie und Umsetzung von Hypothesentests, insbesondere in Bezug auf Anwendungen in der Datenwissenschaft. Die Teilnehmer lernen, Hypothesentests zu verwenden, um aus Daten fundierte Entscheidungen zu treffen. Besonderes Augenmerk wird auf die allgemeine Logik von Hypothesentests, Fehler und Fehlerraten, Potenz, Simulation und die korrekte Berechnung und Interpretation von p-Werten gelegt. Es wird auch auf den Missbrauch von Testkonzepten, insbesondere von p-Werten, und die ethischen Auswirkungen eines solchen Missbrauchs eingegangen. Dieser Kurs kann im Rahmen des Master of Science in Data Science (MS-DS) der CU Boulder, der auf der Coursera-Plattform angeboten wird, als akademischer Kurs belegt werden. Der MS-DS ist ein interdisziplinärer Studiengang, der Dozenten aus den Fachbereichen Angewandte Mathematik, Informatik, Informationswissenschaften und anderen Bereichen der CU Boulder zusammenbringt. Da die Zulassung leistungsabhängig ist und es kein Bewerbungsverfahren gibt, ist der MS-DS ideal für Personen mit einem breiten Spektrum an grundständiger Ausbildung und/oder Berufserfahrung in Informatik, Informationswissenschaft, Mathematik und Statistik. Erfahren Sie mehr über das MS-DS-Programm unter https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.
Schenken Sie Ihrer Karriere Coursera Plus mit einem Rabatt von $160 , der jährlich abgerechnet wird. Sparen Sie heute.
Statistische Inferenz und Hypothesentests in datenwissenschaftlichen Anwendungen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Grundlagen der Datenwissenschaft: Statistische Inferenz
Dozent: Jem Corcoran
6.357 bereits angemeldet
Bei enthalten
(47 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
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.
Wichtige Details
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
6 Quizzes
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- 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
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.
Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
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
Empfohlen, wenn Sie sich für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren
University of Colorado Boulder
University of Colorado Boulder
University of Colorado Boulder
University of Colorado Boulder
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
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
Zeigt 3 von 47
47 Bewertungen
- 5 stars
79,16 %
- 4 stars
14,58 %
- 3 stars
4,16 %
- 2 stars
0 %
- 1 star
2,08 %
Geprüft am 26. Okt. 2022
Geprüft am 27. Juli 2022
Geprüft am 6. Juli 2023
Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
Unbegrenzter Zugang zu über 7.000 erstklassigen Kursen, praktischen Projekten und Zertifikatsprogrammen, die Sie auf den Beruf vorbereiten – alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online
Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.
Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
Häufig gestellte Fragen
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Einschreibung ab. Wenn Sie einen Kurs im Prüfungsmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung während oder nach Ihrer Prüfung erwerben. Wenn Sie die Prüfungsoption nicht sehen:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Prüfungsoption. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Der Kurs bietet möglicherweise stattdessen die Option 'Vollständiger Kurs, kein Zertifikat'. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Specializations, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Erfolgsseite hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen. Wenn Sie die Kursinhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie den Kurs kostenlos besuchen.
Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine kostenlose 7-tägige Testphase, in der Sie kostenlos kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattung, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Siehe unsere vollständigen Rückerstattungsbedingungen.