In this course, we will explore basic principles behind using data for estimation and for assessing theories. We will analyze both categorical data and quantitative data, starting with one population techniques and expanding to handle comparisons of two populations. We will learn how to construct confidence intervals. We will also use sample data to assess whether or not a theory about the value of a parameter is consistent with the data. A major focus will be on interpreting inferential results appropriately.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Statistics with Python'
от партнера
Специализация Statistics with PythonМичиганский университетОб этом курсе
Недавно просмотрено: 141,326
Карьерные результаты учащихся
50%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
50%
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 3 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
High school algebra, successful completion of Course 1 in this specialization or equivalent background
Прибл. 18 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Корейский, Русский, Английский, Испанский
Приобретаемые навыки
Confidence IntervalPython ProgrammingStatistical InferenceStatistical Hypothesis Testing
Карьерные результаты учащихся
50%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
50%
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 3 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
High school algebra, successful completion of Course 1 in this specialization or equivalent background
Прибл. 18 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Корейский, Русский, Английский, Испанский
от партнера
Мичиганский университет
The mission of the University of Michigan is to serve the people of Michigan and the world through preeminence in creating, communicating, preserving and applying knowledge, art, and academic values, and in developing leaders and citizens who will challenge the present and enrich the future.
Программа курса: что вы изучите
3 ч. на завершение
WEEK 1 - OVERVIEW & INFERENCE PROCEDURES
In this first week, we’ll review the course syllabus and discover the various concepts and objectives to be mastered in weeks to come. You’ll be introduced to inference methods and some of the research questions we’ll discuss in the course, as well as an overall framework for making decisions using data, considerations for how you make those decisions, and evaluating errors that you may have made.
3 ч. на завершение
9 видео ((всего 67 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
9 видео
Inferential Statistical Analysis with Python Guidelines4мин
Introduction to Inference Methods: Oh the Things You Will See!3мин
Bag A or Bag B?13мин
Introduction to Bayesian4мин
This or That? Language and Notation13мин
The Python Statistics Landscape2мин
Intermediate Python Concepts: Lists vs Numpy Arrays10мин
Functions and Lambda Functions, Reading Help Files11мин
5 материалов для самостоятельного изучения
Course Syllabus5мин
Meet the Course Team!10мин
About Our Datasets2мин
Help Us Learn More About You!10мин
This or That Reference10мин
1 практическое упражнение
Python Basics Assessment15мин
5 ч. на завершение
WEEK 2 - CONFIDENCE INTERVALS
In this second week, we will learn about estimating population parameters via confidence intervals. You will be introduced to five different types of population parameters, assumptions needed to calculate a confidence interval for each of these five parameters, and how to calculate confidence intervals. Quizzes will appear throughout the week to test your understanding. In addition, you’ll learn how to create confidence intervals in Python.
5 ч. на завершение
12 видео ((всего 118 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
12 видео
Understanding Confidence Intervals10мин
Demo: Seeing Theory5мин
Assumptions for a Single Population Proportion Confidence Interval3мин
Conservative Approach & Sample Size Consideration8мин
Estimating a Difference in Population Proportions with Confidence6мин
Interpretations & Assumptions for Two Population Proportion Intervals4мин
Estimating a Population Mean with Confidence14мин
Estimating a Mean Difference for Paired Data10мин
Estimating a Difference in Population Means with Confidence (for Independent Groups)14мин
Introduction to Confidence Intervals in Python12мин
Confidence Intervals for Differences between Population Parameters21мин
3 материала для самостоятельного изучения
Confidence Intervals: Other Considerations15мин
What Affects the Standard Error of an Estimate?10мин
Additional Practice: Confidence Intervals1мин
3 практических упражнения
Practice Quiz: All About Confidence Intervals30мин
Sample Size & Assumptions
Confidence Intervals Assessment1ч
6 ч. на завершение
WEEK 3 - HYPOTHESIS TESTING
In week three, we’ll learn how to test various hypotheses - using the five different analysis methods covered in the previous week. We’ll discuss the importance of various factors and assumptions with hypothesis testing and learn to interpret our results. We will also review how to distinguish which procedure is appropriate for the research question at hand. Quizzes and a peer assessment will appear throughout the week to test your understanding.
6 ч. на завершение
12 видео ((всего 138 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
12 видео
Testing a One Population Proportion8мин
Setting Up a Test of Difference in Population Proportions7мин
Testing a Difference in Population Proportions8мин
Interview: P-Values, P-Hacking and More24мин
One Mean: Testing about a Population Mean with Confidence17мин
Testing a Population Mean Difference13мин
Testing for a Difference in Population Means (for Independent Groups)12мин
Demo: Name That Scenario2мин
Chocolate & Cycling Assignment2мин
Introduction to Hypothesis Testing in Python20мин
Walk-Through: Hypothesis Testing with NHANES13мин
4 материала для самостоятельного изучения
Hypothesis Testing: Other Considerations10мин
The Relationship between Confidence Intervals & Hypothesis Testing5мин
Chocolate & Cycling Assignment Instructions5мин
Additional Practice: Hypothesis Testing1мин
2 практических упражнения
Name That Scenario15мин
Hypothesis Testing in Python Assessment1ч
4 ч. на завершение
WEEK 4 - LEARNER APPLICATION
In the final week of this course, we will walk through several examples and case studies that illustrate applications of the inferential procedures discussed in prior weeks. Learners will see examples of well-formulated research questions related to the study designs and data sets that we have discussed thus far, and via both confidence interval estimation and formal hypothesis testing, we will formulate inferential responses to those questions.
4 ч. на завершение
6 видео ((всего 77 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
6 видео
Descriptive Inference Examples for Single Variables Using Confidence Intervals12мин
Descriptive Inference Examples for Single Variables Using Hypothesis Testing12мин
Comparing Means for Two Independent Samples: An Example14мин
Comparing Means for Two Paired Samples: An Example12мин
Comparing Proportions for Two Independent Samples: An Example13мин
3 материала для самостоятельного изучения
Assumptions Consistency5мин
Revisiting Examples: Accounting for Complex Samples10мин
Course Feedback10мин
1 практическое упражнение
Assessment30мин
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе INFERENTIAL STATISTICAL ANALYSIS WITH PYTHON
от партнера RZ1 апр. 2020 г.
This is a very great course. Statistics by itself is a very powerful tool for solving real world problems. Combine it with the knowledge of Python, there no limit to what you can achieve.
от партнера AA27 мая 2020 г.
The best part of this that it is designed in a way that it encourages people to dig deeper and explore more. The instructors have done a great job in making the curriculam this good.
от партнера SS19 мар. 2020 г.
Great Course. There are so many example to understand the topic. I really enjoyed every lesson of this specialization. I am going forward for the next one.
от партнера RR6 мар. 2019 г.
If you are interested in statistics and statistical analysis, this course gets you grounded in the essential aspects of statistics. Excellent instructors.
Специализация Statistics with Python: общие сведения
This specialization is designed to teach learners beginning and intermediate concepts of statistical analysis using the Python programming language. Learners will learn where data come from, what types of data can be collected, study data design, data management, and how to effectively carry out data exploration and visualization. They will be able to utilize data for estimation and assessing theories, construct confidence intervals, interpret inferential results, and apply more advanced statistical modeling procedures. Finally, they will learn the importance of and be able to connect research questions to the statistical and data analysis methods taught to them.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
- Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
- Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
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.
Is financial aid available?
Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
