Об этом курсе
Недавно просмотрено: 96,905

Курс 2 из 5 в программе

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Начальный уровень

Прибл. 25 часа на выполнение

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

Английский

Субтитры: Английский

Приобретаемые навыки

Statistical InferenceStatistical Hypothesis TestingR Programming

Курс 2 из 5 в программе

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Начальный уровень

Прибл. 25 часа на выполнение

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

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
20 минуты на завершение

About the Specialization and the Course

2 материалов для самостоятельного изучения
2 материала для самостоятельного изучения
About Statistics with R Specialization10мин
More about Inferential Statistics10мин
3 ч. на завершение

Central Limit Theorem and Confidence Interval

7 видео ((всего 65 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
7 видео
Confidence Interval (for a mean)11мин
Accuracy vs. Precision7мин
Required Sample Size for ME4мин
CI (for the mean) examples5мин
6 материала для самостоятельного изучения
Lesson Learning Objectives10мин
Lesson Learning Objectives10мин
Week 1 Suggested Readings and Practice Exercises10мин
About Lab Choices10мин
Week 1 Lab Instructions (RStudio)10мин
Week 1 Lab Instructions (RStudio Cloud)10мин
3 практического упражнения
Week 1 Practice Quiz12мин
Week 1 Quiz14мин
Week 1 Lab12мин
Неделя
2
2 ч. на завершение

Inference and Significance

7 видео ((всего 59 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
7 видео
Inference for Other Estimators10мин
Decision Errors8мин
Significance vs. Confidence Level6мин
Statistical vs. Practical Significance7мин
5 материала для самостоятельного изучения
Lesson Learning Objectives10мин
Lesson Learning Objectives10мин
Week 2 Suggested Readings and Practice Exercises10мин
Week 2 Lab Instructions (RStudio)10мин
Week 2 Lab Instructions (RStudio Cloud)10мин
3 практического упражнения
Week 2 Practice Quiz10мин
Week 2 Quiz16мин
Week 2 Lab12мин
Неделя
3
3 ч. на завершение

Inference for Comparing Means

11 видео ((всего 84 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
11 видео
Inference for comparing two independent means8мин
Inference for comparing two paired means9мин
Power11мин
Comparing more than two means6мин
ANOVA9мин
Conditions for ANOVA2мин
Multiple comparisons6мин
Bootstrapping8мин
5 материала для самостоятельного изучения
Lesson Learning Objectives10мин
Lesson Learning Objectives10мин
Week 3 Suggested Readings and Practice Exercises10мин
Week 3 Lab Instructions (RStudio)10мин
Week 3 Lab Instructions (RStudio Cloud)10мин
3 практического упражнения
Week 3 Practice Quiz16мин
Week 3 Quiz28мин
Week 3 Lab14мин
Неделя
4
4 ч. на завершение

Inference for Proportions

11 видео ((всего 118 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
11 видео
Hypothesis Test for a Proportion9мин
Estimating the Difference Between Two Proportions17мин
Hypothesis Test for Comparing Two Proportions13мин
Small Sample Proportions10мин
Examples4мин
Comparing Two Small Sample Proportions5мин
Chi-Square GOF Test14мин
The Chi-Square Independence Test11мин
5 материала для самостоятельного изучения
Lesson Learning Objectives10мин
Lesson Learning Objectives10мин
Week 4 Suggested Readings and Practice Exercises10мин
Week 4 Lab Instructions (RStudio)10мин
Week 4 Lab Instructions (RStudio Cloud)10мин
3 практического упражнения
Week 4 Practice Quiz18мин
Week 4 Quiz24мин
Week 4 Lab26мин
4.8
Рецензии: 263Chevron Right

29%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

20%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

Лучшие отзывы о курсе Статистика вывода

автор: ZCAug 24th 2017

This course by Professor ?etinkaya-Rundel is awesome because it is taught in a very clear and vivid way. Lab section and forum are so dope that I love them so much! Definitely strong recommendation!!!

автор: MNMar 1st 2017

Great course. If you put in a little effort, you will come out with a lot of new knowledge. I recommend using the book after you have seen the movies. It gives a deeper picture of how it works. Great!

Преподаватели

Avatar

Mine Çetinkaya-Rundel

Associate Professor of the Practice
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.

  • If you want to complete the course and earn a Course Certificate by submitting assignments for a grade, you can upgrade your experience by subscribing to the course for $49/month. You can also apply for financial aid if you can't afford the course fee.

    When you enroll in a course that is part of a Specialization (which this course is), you will automatically be enrolled in the entire Specialization. You can unenroll from the Specialization if you’re not interested in the other courses or cancel your subscription once you complete the single course.

  • To enroll in an individual course, search for the course title in the catalog.

    To get full access to a course, including the option to earn grades and a Course Certificate, you'll need to subscribe. New subscribers will start with a full access subscription, which includes full access to every course in the Coursera catalog. Existing Specialization subscribers will be given the option to update to a full access subscription when enrolling in a new Specialization or course.

    When you enroll in a course that is part of a Specialization, you will automatically be enrolled in the entire Specialization. You can unenroll from the Specialization if you’re not interested in the other courses.

  • 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.