Statistical inference is the process of drawing conclusions about populations or scientific truths from data. There are many modes of performing inference including statistical modeling, data oriented strategies and explicit use of designs and randomization in analyses. Furthermore, there are broad theories (frequentists, Bayesian, likelihood, design based, …) and numerous complexities (missing data, observed and unobserved confounding, biases) for performing inference. A practitioner can often be left in a debilitating maze of techniques, philosophies and nuance. This course presents the fundamentals of inference in a practical approach for getting things done. After taking this course, students will understand the broad directions of statistical inference and use this information for making informed choices in analyzing data.
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Statistical Inference
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Brian Caffo, PhD
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(4,434 Bewertungen)
Was Sie lernen werden
Understand the process of drawing conclusions about populations or scientific truths from data
Describe variability, distributions, limits, and confidence intervals
Use p-values, confidence intervals, and permutation tests
Make informed data analysis decisions
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistics
- Kategorie: Statistical Inference
- Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
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4 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
This week, we'll focus on the fundamentals including probability, random variables, expectations and more.
Das ist alles enthalten
10 Videos11 Lektüren1 Aufgabe5 Programmieraufgaben
We're going to tackle variability, distributions, limits, and confidence intervals.
Das ist alles enthalten
10 Videos4 Lektüren1 Aufgabe3 Programmieraufgaben
We will be taking a look at intervals, testing, and pvalues in this lesson.
Das ist alles enthalten
11 Videos5 Lektüren1 Aufgabe3 Programmieraufgaben
We will begin looking into power, bootstrapping, and permutation tests.
Das ist alles enthalten
9 Videos4 Lektüren1 Aufgabe3 Programmieraufgaben1 peer review
Dozenten
Empfohlen, wenn Sie sich für Probability and Statistics interessieren
University of California, Santa Cruz
University of Colorado Boulder
Databricks
Johns Hopkins University
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Geprüft am 21. März 2017
Geprüft am 6. Sep. 2022
Geprüft am 30. Jan. 2016
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Häufig gestellte Fragen
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