Об этом курсе

Недавно просмотрено: 118,891

Карьерные результаты учащихся

20%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

14%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень
Прибл. 12 часов на выполнение
Английский

Приобретаемые навыки

StatisticsBayesian StatisticsBayesian InferenceR Programming

Карьерные результаты учащихся

20%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

14%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень
Прибл. 12 часов на выполнение
Английский

Преподаватели

от партнера

Placeholder

Калифорнийский университет в Санта-Крузе

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up91%(9,170 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

3 ч. на завершение

Probability and Bayes' Theorem

3 ч. на завершение
8 видео ((всего 38 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов
8 видео
Lesson 1.1 Classical and frequentist probability6мин
Lesson 1.2 Bayesian probability and coherence3мин
Lesson 2.1 Conditional probability4мин
Lesson 2.2 Bayes' theorem6мин
Lesson 3.1 Bernoulli and binomial distributions5мин
Lesson 3.2 Uniform distribution5мин
Lesson 3.3 Exponential and normal distributions2мин
4 материала для самостоятельного изучения
Module 1 objectives, assignments, and supplementary materials3мин
Background for Lesson 110мин
Supplementary material for Lesson 23мин
Supplementary material for Lesson 320мин
5 практических упражнений
Lesson 130мин
Lesson 212мин
Lesson 3.130мин
Lesson 3.2-3.310мин
Module 1 Honors15мин
Неделя
2

Неделя 2

3 ч. на завершение

Statistical Inference

3 ч. на завершение
11 видео ((всего 59 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
11 видео
Lesson 4.2 Likelihood function and maximum likelihood7мин
Lesson 4.3 Computing the MLE3мин
Lesson 4.4 Computing the MLE: examples4мин
Introduction to R6мин
Plotting the likelihood in R4мин
Plotting the likelihood in Excel4мин
Lesson 5.1 Inference example: frequentist4мин
Lesson 5.2 Inference example: Bayesian6мин
Lesson 5.3 Continuous version of Bayes' theorem4мин
Lesson 5.4 Posterior intervals7мин
5 материалов для самостоятельного изучения
Module 2 objectives, assignments, and supplementary materials3мин
Background for Lesson 410мин
Supplementary material for Lesson 45мин
Background for Lesson 510мин
Supplementary material for Lesson 510мин
4 практических упражнения
Lesson 48мин
Lesson 5.1-5.230мин
Lesson 5.3-5.430мин
Module 2 Honors6мин
Неделя
3

Неделя 3

3 ч. на завершение

Priors and Models for Discrete Data

3 ч. на завершение
9 видео ((всего 66 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
9 видео
Lesson 6.2 Prior predictive: binomial example5мин
Lesson 6.3 Posterior predictive distribution4мин
Lesson 7.1 Bernoulli/binomial likelihood with uniform prior3мин
Lesson 7.2 Conjugate priors4мин
Lesson 7.3 Posterior mean and effective sample size7мин
Data analysis example in R12мин
Data analysis example in Excel16мин
Lesson 8.1 Poisson data8мин
2 материала для самостоятельного изучения
Module 3 objectives, assignments, and supplementary materials3мин
R and Excel code from example analysis10мин
4 практических упражнения
Lesson 630мин
Lesson 715мин
Lesson 815мин
Module 3 Honors8мин
Неделя
4

Неделя 4

3 ч. на завершение

Models for Continuous Data

3 ч. на завершение
9 видео ((всего 69 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов
9 видео
Lesson 10.1 Normal likelihood with variance known3мин
Lesson 10.2 Normal likelihood with variance unknown3мин
Lesson 11.1 Non-informative priors8мин
Lesson 11.2 Jeffreys prior3мин
Linear regression in R17мин
Linear regression in Excel (Analysis ToolPak)13мин
Linear regression in Excel (StatPlus by AnalystSoft)14мин
Conclusion1мин
5 материалов для самостоятельного изучения
Module 4 objectives, assignments, and supplementary materials3мин
Supplementary material for Lesson 1010мин
Supplementary material for Lesson 115мин
Background for Lesson 1210мин
R and Excel code for regression5мин
5 практических упражнений
Lesson 912мин
Lesson 1020мин
Lesson 1110мин
Regression15мин
Module 4 Honors6мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе BAYESIAN STATISTICS: FROM CONCEPT TO DATA ANALYSIS

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.