Об этом курсе
Недавно просмотрено: 57,694

Курс 4 из 5 в программе

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 30 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 weeks of study, 5-7 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Приобретаемые навыки

Bayesian StatisticsBayesian Linear RegressionBayesian InferenceR Programming

Курс 4 из 5 в программе

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 30 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 weeks of study, 5-7 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
1 ч. на завершение

About the Specialization and the Course

1 видео ((всего 2 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения
1 видео
4 материала для самостоятельного изучения
About Statistics with R Specialization10мин
About Bayesian Statistics10мин
Pre-requisite Knowledge10мин
Special Thanks2мин
6 ч. на завершение

The Basics of Bayesian Statistics

9 видео ((всего 41 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
9 видео
Conditional Probabilities and Bayes' Rule2мин
Bayes' Rule and Diagnostic Testing6мин
Bayes Updating2мин
Bayesian vs. frequentist definitions of probability4мин
Inference for a Proportion: Frequentist Approach3мин
Inference for a Proportion: Bayesian Approach7мин
Effect of Sample Size on the Posterior2мин
Frequentist vs. Bayesian Inference9мин
4 материала для самостоятельного изучения
Module Learning Objectives
About Lab Choices10мин
Week 1 Lab Instructions (RStudio)
Week 1 Lab Instructions (RStudio Cloud)10мин
3 практического упражнения
Week 1 Lab12мин
Week 1 Practice Quiz20мин
Week 1 Quiz20мин
Неделя
2
7 ч. на завершение

Bayesian Inference

10 видео ((всего 45 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
10 видео
From the Discrete to the Continuous5мин
Elicitation6мин
Conjugacy4мин
Inference on a Binomial Proportion5мин
The Gamma-Poisson Conjugate Families6мин
The Normal-Normal Conjugate Families3мин
Non-Conjugate Priors4мин
Credible Intervals3мин
Predictive Inference4мин
3 материала для самостоятельного изучения
Module Learning Objectives
Week 2 Lab Instructions (RStudio)
Week 1 Lab Instructions (RStudio Cloud)10мин
3 практического упражнения
Week 2 Lab28мин
Week 2 Practice Quiz20мин
Week 2 Quiz40мин
Неделя
3
8 ч. на завершение

Decision Making

14 видео ((всего 75 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
14 видео
Losses and decision making3мин
Working with loss functions6мин
Minimizing expected loss for hypothesis testing5мин
Posterior probabilities of hypotheses and Bayes factors6мин
The Normal-Gamma Conjugate Family6мин
Inference via Monte Carlo Sampling3мин
Predictive Distributions and Prior Choice5мин
Reference Priors7мин
Mixtures of Conjugate Priors and MCMC6мин
Hypothesis Testing: Normal Mean with Known Variance7мин
Comparing Two Paired Means Using Bayes' Factors6мин
Comparing Two Independent Means: Hypothesis Testing3мин
Comparing Two Independent Means: What to Report?5мин
3 материала для самостоятельного изучения
Module Learning Objectives
Week 3 Lab Instructions (RStudio)
Week 3 Lab Instructions (RStudio Cloud)10мин
3 практического упражнения
Week 3 Lab22мин
Week 3 Practice Quiz16мин
Week 3 Quiz40мин
Неделя
4
8 ч. на завершение

Bayesian Regression

11 видео ((всего 72 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
11 видео
Bayesian simple linear regression8мин
Checking for outliers4мин
Bayesian multiple regression4мин
Model selection criteria5мин
Bayesian model uncertainty7мин
Bayesian model averaging7мин
Stochastic exploration8мин
Priors for Bayesian model uncertainty8мин
R demo: crime and punishment9мин
Decisions under model uncertainty7мин
3 материала для самостоятельного изучения
Module Learning Objectives
Week 4 Lab Instructions (RStudio Cloud)
Week 4 Lab Instructions (RStudio Cloud)10мин
3 практического упражнения
Week 4 Lab22мин
Week 4 Practice Quiz20мин
Week 4 Quiz40мин
3.9
Рецензии: 168Chevron Right

24%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

18%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

Лучшие отзывы о курсе Байесовская статистика

автор: RRSep 21st 2017

Great course. Difficult to apprehend sometimes as the Frequentist paradigm is learned first but once you get it, it is really amazing to see the believe update in action with data.

автор: GHApr 10th 2018

I like this course a lot. Explanations are clear and much of the (unnecessarily heavyweight) maths is glossed over. I particularly liked the sections on Bayesian model selection.

Преподаватели

Avatar

Mine Çetinkaya-Rundel

Associate Professor of the Practice
Department of Statistical Science
Avatar

David Banks

Professor of the Practice
Statistical Science
Avatar

Colin Rundel

Assistant Professor of the Practice
Statistical Science
Avatar

Merlise A Clyde

Professor
Department of Statistical Science

О Университет Дьюка

Duke University has about 13,000 undergraduate and graduate students and a world-class faculty helping to expand the frontiers of knowledge. The university has a strong commitment to applying knowledge in service to society, both near its North Carolina campus and around the world....

Специализация Statistics with R: общие сведения

In this Specialization, you will learn to analyze and visualize data in R and create reproducible data analysis reports, demonstrate a conceptual understanding of the unified nature of statistical inference, perform frequentist and Bayesian statistical inference and modeling to understand natural phenomena and make data-based decisions, communicate statistical results correctly, effectively, and in context without relying on statistical jargon, critique data-based claims and evaluated data-based decisions, and wrangle and visualize data with R packages for data analysis. You will produce a portfolio of data analysis projects from the Specialization that demonstrates mastery of statistical data analysis from exploratory analysis to inference to modeling, suitable for applying for statistical analysis or data scientist positions....
Statistics with R

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

  • We assume you have knowledge equivalent to the prior courses in this specialization.

  • No. Completion of a Coursera course does not earn you academic credit from Duke; therefore, Duke is not able to provide you with a university transcript. However, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.