The course "Advanced Probability and Statistical Methods" provides a deep dive into advanced probability and statistical methods, essential for mastering data analysis in computer science. Covering joint distributions, expectation, statistical testing, and Markov chains, you'll explore key concepts and techniques that underpin modern data-driven decision-making. By engaging with real-world problems, you’ll learn to apply these methods effectively, gaining insights into the relationships between random variables and their applications in diverse fields.
Advanced Probability and Statistical Methods
Advanced Probability and Statistical Methods
Ce cours fait partie de Spécialisation Statistical Methods for Computer Science
Instructeurs : Ian McCulloh
Inclus avec 
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
47 heures pour terminer
3 semaines à 15 heures par semaine
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez
Learn to analyze relationships between random variables through joint probability distributions and independence concepts.
Understand how to calculate and interpret expected values, variances, and correlations for random variables.
Acquire essential skills in conducting statistical tests, including T-tests and confidence intervals, for data analysis.
Explore the principles of Markov chains and their applications in modeling systems with memoryless properties and calculating entropy.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Joint Probability Analysis
- Catégorie : Statistical Inference
- Catégorie : Expectation Calculations
- Catégorie : Application of Limit Theorems
- Catégorie : Markov Chain Modeling
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
octobre 2024
Évaluations
22 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 6 modules dans ce cours
This course provides a comprehensive overview of probability theory and statistical inference, covering joint probability distributions, independence, and conditional distributions. Students will explore expected values, variances, and key statistical theorems, including the central limit theorem. Hypothesis testing, regression analysis, and stochastic processes such as Poisson processes and Markov chains will also be examined. Through practical applications and problem-solving, participants will gain essential skills in data analysis and interpretation.
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