University of Colorado Boulder
Statistische Inferenz für Schätzungen in der Datenwissenschaft

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University of Colorado Boulder

Statistische Inferenz für Schätzungen in der Datenwissenschaft

Jem Corcoran

Dozent: Jem Corcoran

7.040 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.1

(80 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 28 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
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Stufe Mittel

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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.

Wichtige Details

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Bewertungen

12 Quizzes

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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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
  • 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

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.

Das ist alles enthalten

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

Das ist alles enthalten

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

Das ist alles enthalten

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

Das ist alles enthalten

5 Videos5 Lektüren2 Quizzes1 Unbewertetes Labor

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.3 (27 Bewertungen)
Jem Corcoran
University of Colorado Boulder
6 Kurse30.339 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

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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80 Bewertungen

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Geprüft am 18. Juli 2024

KH
5

Geprüft am 27. Feb. 2024

IL
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Geprüft am 3. Sep. 2022

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Häufig gestellte Fragen