This class presents the fundamental probability and statistical concepts used in elementary data analysis. It will be taught at an introductory level for students with junior or senior college-level mathematical training including a working knowledge of calculus. A small amount of linear algebra and programming are useful for the class, but not required.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Advanced Statistics for Data Science'
от партнера
Специализация Advanced Statistics for Data ScienceУниверситет Джонса ХопкинсаОб этом курсе
Недавно просмотрено: 45,133
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 1 из 4 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 13 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Арабский, Французский, Португальский (Европа), Китайский (упрощенное письмо), Итальянский, Вьетнамский, Корейский, Немецкий, Русский, Турецкий, Английский, Испанский
Приобретаемые навыки
StatisticsConfidence IntervalStatistical Hypothesis TestingBiostatistics
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 1 из 4 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 13 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Арабский, Французский, Португальский (Европа), Китайский (упрощенное письмо), Итальянский, Вьетнамский, Корейский, Немецкий, Русский, Турецкий, Английский, Испанский
от партнера
Университет Джонса Хопкинса
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
Программа курса: что вы изучите
4 ч. на завершение
Introduction, Probability, Expectations, and Random Vectors
You are about to undergo an intense and demanding immersion into the world of mathematical biostatistics. Over the next few weeks, you will learn about probability, expectations, conditional probabilities, distributions, confidence intervals, bootstrapping, binomial proportions, and much more. Module 1 covers experiments, probability, variables, mass functions, density functions, cumulative distribution functions, expectations, variations, and vectors.
4 ч. на завершение
13 видео ((всего 179 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
13 видео
Biostatistics and Experiments12мин
Set Notation and Probability14мин
Probability22мин
Random Variables6мин
PMFs and PDFs17мин
CDFs, Survival Functions, and Quantiles11мин
Expected Values12мин
Rules About Expected Values10мин
Variances and Chebyshev's Inequality18мин
Random Vectors and Independence17мин
Correlation10мин
Variance Properties and Sample Variance22мин
2 материала для самостоятельного изучения
Syllabus10мин
Faculty10мин
2 практических упражнения
Module 1 Homework30мин
Module 1 Quiz: Introduction, Probability, Expectations, and Random Vectors30мин
4 ч. на завершение
Conditional Probability, Bayes' Rule, Likelihood, Distributions, and Asymptotics
This module covers Conditional Probability, Bayes' Rule, Likelihood, Distributions, and Asymptotics. These are the most fundamental core concepts in mathematical biostatistics and statistics. After this module you should be able to recognize and be functional in these key concepts.
4 ч. на завершение
7 видео ((всего 157 мин.))
7 видео
Bayes' Rule and DLRs23мин
Likelihood32мин
Bernoulli Distribution and Binomial Trials15мин
The Normal Distribution28мин
Limits and LLN18мин
CLT and Confidence Intervals23мин
2 практических упражнения
Module 2 Homework30мин
Module 2 Quiz: Conditional Probability, Bayes' Rule, Likelihood, Distributions, and Asymptotics30мин
3 ч. на завершение
Confidence Intervals, Bootstrapping, and Plotting
This module covers Confidence Intervals, Bootstrapping, and Plotting. These are core concepts in mathematical biostatistics and statistics. After this module you should be able to recognize and be functional in these key concepts.
3 ч. на завершение
7 видео ((всего 121 мин.))
7 видео
Student's t Distribution and CI for Normal Means19мин
Profile Likelihoods8мин
T Confidence Intervals24мин
Plotting22мин
The Jackknife12мин
Bootstrapping17мин
2 практических упражнения
Module 3 Homework30мин
Module 3 Quiz: Confidence Intervals, Bootstrapping, and Plotting30мин
2 ч. на завершение
Binomial Proportions and Logs
This module covers Binomial Proportions and Logs. These are core concepts in mathematical biostatistics and statistics. After this module you should be able to recognize and be functional in these key concepts.
2 ч. на завершение
3 видео ((всего 71 мин.))
2 практических упражнения
Module 4 Homework30мин
Module 4 Quiz: Binomial Proportions and Logs30мин
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе УЧЕБНЫЙ КУРС ПО МАТЕМАТИЧЕСКОЙ БИОСТАТИСТИКЕ 1
от партнера DH4 июня 2017 г.
I knew a lot about probability before starting this course, but I didn't know much of anything about frequentist statistics. This course helped me understand some tricky concepts.
от партнера TL15 янв. 2021 г.
Brian Caffo is the best statistics teacher I have ever had. I like how he breaks down things and he covers the ways to think about statistics far beyond any course I have taken.
от партнера PB11 янв. 2016 г.
Very concise, well-presented course. This was my second time taking it as a refresher. Prof. Caffo does a great job presenting the materials. However, prepare to be challenged.
от партнера JB8 июля 2017 г.
Great course, though a little difficult in parts, particularly the first week. Worth working through though for a better understanding of probability and statistics.
Специализация Advanced Statistics for Data Science: общие сведения
Fundamental concepts in probability, statistics and linear models are primary building blocks for data science work. Learners aspiring to become biostatisticians and data scientists will benefit from the foundational knowledge being offered in this specialization. It will enable the learner to understand the behind-the-scenes mechanism of key modeling tools in data science, like least squares and linear regression.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Is financial aid available?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
