Dieser Kurs führt in die statistische Inferenz, Stichprobenverteilungen und Konfidenzintervalle ein. Die Teilnehmer lernen, wie man gute Schätzer definiert und konstruiert, die Methode der Momentenschätzung, die Maximum-Likelihood-Schätzung und Methoden zur Konstruktion von Konfidenzintervallen, die sich auf allgemeinere Einstellungen ausweiten lassen.
Statistische Inferenz für Schätzungen in der Datenwissenschaft
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Grundlagen der Datenwissenschaft: Statistische Inferenz
Dozent: Jem Corcoran
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Merkmale "guter" Schätzer zu erkennen und in der Lage zu sein, konkurrierende Schätzer zu vergleichen.
Konstruieren Sie solide Schätzer, indem Sie die Techniken der maximalen Wahrscheinlichkeit und der Methode der Momentenschätzung verwenden.
Konstruieren und interpretieren Sie Konfidenzintervalle für einen und zwei Bevölkerungsmittelwerte, einen und zwei Bevölkerungsanteile und eine Bevölkerungsvarianz.
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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
1 Video4 Lektüren1 Unbewertetes Labor
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Parameter aus einer großen Grundgesamtheit nur auf der Grundlage von Informationen aus einer kleinen Stichprobe schätzen können. Sie lernen wünschenswerte Eigenschaften kennen, die Ihnen helfen können, zwischen guten und schlechten Schätzern zu unterscheiden. Wir werden die Konzepte von Erwartung, Varianz und Kovarianz besprechen und Sie werden in eine formale, aber dennoch intuitive Methode der Schätzung eingeführt, die als "Methode der Momente" bekannt ist.
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10 Videos11 Lektüren4 Quizzes1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
In diesem Modul lernen wir, was eine Likelihood-Funktion ist und das Konzept der Maximum-Likelihood-Schätzung. Wir werden Maximum-Likelihood-Schätzer (MLEs) für Beispiele mit einem und zwei Parametern und Funktionen von Parametern konstruieren und dabei die Invarianzeigenschaft von MLEs nutzen
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5 Videos5 Lektüren2 Quizzes1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
In diesem Modul werden wir die Eigenschaften von Maximum-Likelihood-Schätzern für große Stichproben untersuchen, einschließlich asymptotischer Unvoreingenommenheit und asymptotischer Normalität. Wir werden lernen, wie man die "untere Schranke von Cramér-Rao" berechnet, die uns einen Richtwert für die kleinstmögliche Varianz für einen unverzerrten Schätzer gibt.
Das ist alles enthalten
5 Videos5 Lektüren2 Quizzes1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
In diesem Modul lernen wir die Theorie der "Intervallschätzung" kennen. Wir lernen die Definition und die korrekte Interpretation eines Konfidenzintervalls kennen und erfahren, wie man ein solches für den Mittelwert einer unbekannten Grundgesamtheit auf der Grundlage von großen und kleinen Stichproben konstruiert. Wir werden uns die Fälle ansehen, in denen die Varianz bekannt und unbekannt ist
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5 Videos5 Lektüren2 Quizzes1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore
In diesem Modul werden wir die Lektionen aus Modul 4 verallgemeinern, so dass wir Konfidenzintervalle für andere Größen von Interesse als den Verteilungsmittelwert und für ganz andere Verteilungen entwickeln können. In diesem Modul werden die Konfidenzintervalle für zwei Stichproben sowie die Konfidenzintervalle für Varianzen und Proportionen der Bevölkerung eingehender behandelt. Wir werden auch lernen, wie man Konfidenzintervalle für Parameter entwickelt, die bei nicht-normalen Verteilungen von Interesse sind
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5 Videos5 Lektüren2 Quizzes1 Unbewertetes Labor
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren
University of Colorado Boulder
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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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Geprüft am 18. Juli 2024
Geprüft am 27. Feb. 2024
Geprüft am 27. Jan. 2024
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