Об этом курсе

Недавно просмотрено: 571 169

Stanford's "Introduction to Statistics" teaches you statistical thinking concepts that are essential for learning from data and communicating insights. By the end of the course, you will be able to perform exploratory data analysis, understand key principles of sampling, and select appropriate tests of significance for multiple contexts. You will gain the foundational skills that prepare you to pursue more advanced topics in statistical thinking and machine learning.
Topics include Descriptive Statistics, Sampling and Randomized Controlled Experiments, Probability, Sampling Distributions and the Central Limit Theorem, Regression, Common Tests of Significance, Resampling, Multiple Comparisons.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Начальный уровень

Basic familiarity with computers and productivity software
No calculus required

Прибл. 15 часов на выполнение

Английский

Субтитры: Английский

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Начальный уровень

Basic familiarity with computers and productivity software
No calculus required

Прибл. 15 часов на выполнение

Английский

Субтитры: Английский

Преподаватели

Оценка преподавателя

4,53/5 (оценок: 418)

Guenther Walther

Professor of Statistics

Department of Statistics

142 464 учащихся

1 курс

Программа курса: что вы изучите

Оценка контента95%(7,428 оценки)

Неделя

1

Неделя 1

2 ч. на завершение

Introduction and Descriptive Statistics for Exploring Data

This module provides an overview of the course and a review of the main tools used in descriptive statistics to visualize information.

2 ч. на завершение

10 видео ((всего 30 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов

10 видео

Course Welcome2мин

Meet Guenther Walther1мин

Introduction1мин

Pie Chart, Bar Graph, and Histograms6мин

Box-and-Whisker Plot and Scatter Plot3мин

Providing Context is Key for Statistical Analyses2мин

Pitfalls when Visualizing Information1мин

Mean and Median5мин

Percentiles, the Five Number Summary, and Standard Deviation2мин

[EXTRA] Industry Insight: Introduction to Andrew Radin3мин

4 материала для самостоятельного изучения

Read First - Important Information About Your Course10мин

Course Slides15мин

Course Syllabus10мин

Meeting You - Pre-Course Survey10мин

2 практических упражнения

Quick Quiz About the Requirements30мин

Introduction and Descriptive Statistics for Exploring Data30мин

Неделя

2

Неделя 2

1 ч. на завершение

Producing Data and Sampling

In this module, you will look at the main concepts for sampling and designing experiments. You will learn about curious pitfalls and how to evaluate the effectiveness of such experiments.

1 ч. на завершение

6 видео ((всего 14 мин.))

1 ч. на завершение

Probability

In this module, you will learn about the definition of probability and the essential rules of probability that you will need for solving both simple and complex challenges. You will also learn about examples of how simple rules of probability are used to create solutions for real-life complex situations.

1 ч. на завершение

8 видео ((всего 27 мин.))

8 видео

The Interpretation of Probability3мин

Complement, Equally Likely Outcomes, Addition, and Multiplication4мин

Four Rules Example: How to Deal with "At Least One"2мин

Solving Problems by Total Enumeration3мин

Bayes' Rule3мин

Bayesian Analysis4мин

Warner's Randomized Response Model3мин

[EXTRA] Industry Insights: Drug Discovery at twoXAR1мин

1 практическое упражнение

Probability45мин

Неделя

3

Неделя 3

1 ч. на завершение

Normal Approximation and Binomial Distribution

This module covers the empirical rule and normal approximation for data, a technique that is used in many statistical procedures. You will also learn about the binomial distribution and the basics of random variables.

1 ч. на завершение

10 видео ((всего 27 мин.))

10 видео

The Normal Curve1мин

The Empirical Rule2мин

Standardizing Data and the Standard Normal Curve2мин

Normal Approximation4мин

Computing Percentiles with the Normal Approximation1мин

The Binomial Setting and Binomial Coefficient4мин

The Binomial Formula3мин

Random Variables and Probability Histograms2мин

Normal Approximation to the Binomial; Sampling Without Replacement3мин

[EXTRA] Industry Insights: Opportunities in Life Sciences57

1 практическое упражнение

The Normal Approximation for Data and the Binomial Distribution45мин

1 ч. на завершение

Sampling Distributions and the Central Limit Theorem

In this module, you will learn about the Law of Large Numbers and the Central Limit Theorem. You will also learn how to differentiate between the different types of histograms present in statistical analysis.

1 ч. на завершение

9 видео ((всего 23 мин.))

9 видео

Parameter and Statistic1мин

Expected Value and Standard Error3мин

EV and SE of Sum, Percentages, and When Simulating5мин

The Square Root Law2мин

The Sampling Distribution1мин

Three Histograms1мин

The Law of Large Numbers1мин

The Central Limit Theorem4мин

When does the Central Limit Theorem Apply?1мин

1 практическое упражнение

Sampling Distributions and the Central Limit Theorem45мин

Неделя

4

Неделя 4

1 ч. на завершение

Regression

This module covers regression, arguably the most important statistical technique based on its versatility to solve different types of statistical problems. You will learn about inference, regression, and how to do regression diagnostics.

1 ч. на завершение

10 видео ((всего 34 мин.))

10 видео

Prediction is a Key Task of Statistics1мин

The Correlation Coefficient2мин

Correlation Measures Linear Association4мин

Regression Line and the Method of Least Squares2мин

Regression to the Mean, The Regression Fallacy3мин

Predicting y from x and x from y6мин

Normal Approximation Given x2мин

Residual Plots, Heteroscedasticity, and Transformations3мин

Outliers and Influential Points4мин

[EXTRA] Industry Insights: Challenges to Using Data Science in Medicine2мин

1 практическое упражнение

Regression45мин

Неделя

5

Неделя 5

1 ч. на завершение

Confidence Intervals

In this module, you will learn how to construct and interpret confidence intervals in standard situations.

1 ч. на завершение

4 видео ((всего 15 мин.))

1 ч. на завершение

Tests of Significance

In this module, you will look at the logic behind testing and learn how to perform the appropriate statistical tests for different samples and situations. You will also learn about common misunderstandings and pitfalls in testing.

1 ч. на завершение

9 видео ((всего 34 мин.))

9 видео

The Idea Behind Testing Hypotheses2мин

Setting Up a Test Statistic1мин

p-values as Measures of Evidence3мин

Distinguishing Coke and Pepsi by Taste3мин

The t-test4мин

Statistical Significance vs. Importance2мин

The Two-Sample z-test7мин

Matched Pairs6мин

[EXTRA] Industry Insights: Hiring Data Science Talent1мин

1 практическое упражнение

Tests of Significance45мин

Неделя

6

Неделя 6

1 ч. на завершение

Resampling

This module focuses on the two main methods used in computer-intensive statistical inference: The Monte Carlo method, and the Bootstrap method. You will learn about the theoretic principles behind these methods and how they are applied in different contexts, such as regression and constructing confidence intervals.

1 ч. на завершение

5 видео ((всего 17 мин.))

1 ч. на завершение

Analysis of Categorical Data

This module focuses on the three important statistical analysis for categorical data: Chi-Square Goodness of Fit test, Chi-Square test of Homogeneity, and Chi-Square test of Independence.

1 ч. на завершение

3 видео ((всего 14 мин.))

Неделя

7

Неделя 7

1 ч. на завершение

One-Way Analysis of Variance (ANOVA)

This module covers the basics of ANOVA and how F-tests work on one-way ANOVA examples.

1 ч. на завершение

5 видео ((всего 16 мин.))

Неделя

8

Неделя 8

1 ч. на завершение

Multiple Comparisons

In this module, you will learn about very important issues that have surfaced in the era of big data: data snooping and the multiple testing fallacy. You will also explore the reasons behind challenges in data reproducibility and applicability, and how to prevent such issues in your own work.

1 ч. на завершение

3 видео ((всего 12 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест

Рецензии

4.5

Рецензии: 227

5 stars
70,10 %
4 stars
20,01 %
3 stars
6,09 %
2 stars
2,06 %
1 star
1,71 %

Лучшие отзывы о курсе INTRODUCTION TO STATISTICS

от партнера RT2 июня 2022 г.

The course content presenter is very experienced and he presented the material in very intutive way. Thank you very much Sir for sharing your knowledge and experience.

от партнера PS5 сент. 2021 г.

Excellent course... Only improvement I can suggest is to add more problems in the lectures as well as quizzes.

от партнера TG16 мар. 2022 г.

All the basics you are going to need in one place. Lacks details however, and assumes you will fill in the blanks with your own reasearch and study.

от партнера SM29 нояб. 2021 г.

Good intro course, however, if you are coming from a no-scientific background would advice you work on a few mathematical concepts prior. Namely; basic algebra & probability

Посмотреть все отзывы

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, оплатив сертификацию?
Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. 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.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да. В некоторых программах обучения вы можете подать заявку на получение финансовой помощи или стипендии, если не можете оплатить регистрационный взнос. Если для выбранной вами программы предлагается такая возможность, вы увидите ссылку для подачи заявки на странице описания.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Introduction to Statistics