Learn fundamental concepts in data analysis and statistical inference, focusing on one and two independent samples.
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: 12,017
Карьерные результаты учащихся
29%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
17%
стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 2 из 4 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 12 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
Приобретаемые навыки
StatisticsStatistical Hypothesis TestingBiostatistics
Карьерные результаты учащихся
29%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
17%
стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 2 из 4 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 12 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
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
3 ч. на завершение
Hypothesis Testing
In this module, you'll get an introduction to hypothesis testing, a core concept in statistics. We'll cover hypothesis testing for basic one and two group settings as well as power. After you've watched the videos and tried the homework, take a stab at the quiz.
3 ч. на завершение
12 видео ((всего 121 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
12 видео
More Hypothesis Testing12мин
General Rules of Hypothesis Testing13мин
Two-sided Tests9мин
Confidence Intervals & P Values13мин
Power2мин
Calculating Power8мин
T Tests & Monte Carlo14мин
Two Sample Tests - Matched Data I6мин
Two Sample Tests - Matched Data II8мин
Two Sample Tests - Regression to the Mean12мин
Two Sample Tests - Two Independent Groups17мин
1 материал для самостоятельного изучения
Syllabus10мин
2 практических упражнения
Module 1 Homework (Not counted toward final grade)30мин
Module 1 Quiz30мин
2 ч. на завершение
Two Binomials
In this module we'll be covering some methods for looking at two binomials. This includes the odds ratio, relative risk and risk difference. We'll discussing mostly confidence intervals in this module and will develop the delta method, the tool used to create these confidence intervals. After you've watched the videos and tried the homework, take a crack at the quiz!
2 ч. на завершение
8 видео ((всего 75 мин.))
8 видео
Two Sample Binomial Tests - Exact Tests9мин
Two Sample Binomial Tests - Comparing 2 Binomial Proportions17мин
Relative Risks & Odds Ratios - Relative Measures4мин
Relative Risks & Odds Ratios - The Relative Risk8мин
Relative Risks & Odds Ratios - The Odds Ratio7мин
Delta Method4мин
Delta Method & Derivation9мин
2 практических упражнения
Module 2 Homework30мин
Module 2 Quiz30мин
3 ч. на завершение
Discrete Data Settings
In this module, we'll discuss testing in discrete data settings. This includes the famous Fisher's exact test, as well as the many forms of tests for contingency table data. You'll learn the famous observed minus expected squared over the expected formula, that is broadly applicable.
3 ч. на завершение
7 видео ((всего 98 мин.))
7 видео
Fisher's Exact Test11мин
Hyper-Geometric Distribution8мин
Fisher's Exact Text in Practice & Monte Carlo16мин
Chi Squared Testing16мин
Testing Independence10мин
Generalization22мин
Goodness of Fit Testing11мин
2 практических упражнения
Module 3 Homework30мин
Module 3 Quiz30мин
4 ч. на завершение
Techniques
This module is a bit of a hodge podge of important techniques. It includes methods for discrete matched pairs data as well as some classical non-parametric methods.
4 ч. на завершение
16 видео ((всего 153 мин.))
16 видео
Simpson's Paradox, more examples9мин
Weighting8мин
CMH test15мин
Case Control Sampling13мин
Exact inference for The Odds Ratio8мин
Matched 2x2 Tables3мин
Dependence and Marginal Homogeneity8мин
Estimation of the Marginal Difference in Proportions4мин
Odds and Ends for Matched 2x2 Tables14мин
the sign test7мин
the sign rank test10мин
the rank sum test12мин
Poisson distribution9мин
Poisson likelihood9мин
Poisson P-value calculation7мин
2 практических упражнения
Module 4 Homework30мин
Module 4 Quiz30мин
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе УЧЕБНЫЙ КУРС ПО МАТЕМАТИЧЕСКОЙ БИОСТАТИСТИКЕ 2
от партнера AC27 июля 2018 г.
Please, make a reboot of this course with some improvements in the material. More examples\n\nMore solved exercises.\n\nMore homework.
от партнера VV7 сент. 2018 г.
Outstanding professor -- more rigorous than other similar classes. Just the right degree of challenge in the quizzes.
от партнера LE30 сент. 2018 г.
Goode videos and teacher. The videos are old and it will be perfect to refresh them and make it more interactive.
от партнера CO15 авг. 2019 г.
Thank you Dr Brian for the in-depth teaching from fundamental to application in real-world healthcare research
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.
