University of Colorado Boulder
Statistical Inference for Estimation in Data Science

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University of Colorado Boulder

Statistical Inference for Estimation in Data Science

Jem Corcoran

Dozent: Jem Corcoran

7.131 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

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

(81 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

  • Identify characteristics of “good” estimators and be able to compare competing estimators.

  • Construct sound estimators using the techniques of maximum likelihood and method of moments estimation.

  • Construct and interpret confidence intervals for one and two population means, one and two population proportions, and a population variance.

Wichtige Details

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12 Quizzes

Unterrichtet in Englisch

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Science Foundations: Statistical Inference
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

Welcome to the course! This module contains logistical information to get you started!

Das ist alles enthalten

1 Video4 Lektüren1 Unbewertetes Labor

In this module you will learn how to estimate parameters from a large population based only on information from a small sample. You will learn about desirable properties that can be used to help you to differentiate between good and bad estimators. We will review the concepts of expectation, variance, and covariance, and you will be introduced to a formal, yet intuitive, method of estimation known as the "method of moments".

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10 Videos11 Lektüren4 Quizzes1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor

In this module we will learn what a likelihood function is and the concept of maximum likelihood estimation. We will construct maximum likelihood estimators (MLEs) for one and two parameter examples and functions of parameters using the invariance property of MLEs.

Das ist alles enthalten

5 Videos5 Lektüren2 Quizzes1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor

In this module we will explore large sample properties of maximum likelihood estimators including asymptotic unbiasedness and asymptotic normality. We will learn how to compute the “Cramér–Rao lower bound” which gives us a benchmark for the smallest possible variance for an unbiased estimator.

Das ist alles enthalten

5 Videos5 Lektüren2 Quizzes1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor

In this module we learn about the theory of “interval estimation”. We will learn the definition and correct interpretation of a confidence interval and how to construct one for the mean of an unseen population based on both large and small samples. We will look at the cases where the variance is known and unknown.

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5 Videos5 Lektüren2 Quizzes1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore

In this module, we will generalize the lessons of Module 4 so that we can develop confidence intervals for other quantities of interest beyond the distribution mean and for other distributions entirely. This module covers two sample confidence intervals in more depth, and confidence intervals for population variances and proportions. We will also learn how to develop confidence intervals for parameters of interest in non-normal distributions.

Das ist alles enthalten

5 Videos5 Lektüren2 Quizzes1 Unbewertetes Labor

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.3 (27 Bewertungen)
Jem Corcoran
University of Colorado Boulder
6 Kurse30.706 Lernende

von

Empfohlen, wenn Sie sich für Probability and Statistics 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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81 Bewertungen

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5

Geprüft am 3. Sep. 2022

KH
5

Geprüft am 27. Feb. 2024

DP
5

Geprüft am 27. Jan. 2024

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Häufig gestellte Fragen