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.
Statistische Inferenz und Hypothesentests in datenwissenschaftlichen Anwendungen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Grundlagen der Datenwissenschaft: Statistische Inferenz
Dozent: Jem Corcoran
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(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
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6 Quizzes
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- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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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
Empfohlen, wenn Sie sich für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren
University of Colorado Boulder
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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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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 14. Jan. 2024
Geprüft am 6. Juli 2023
Geprüft am 27. Juli 2022
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