Statistische Inferenz ist der Prozess, bei dem aus Daten Schlussfolgerungen über Populationen oder wissenschaftliche Wahrheiten gezogen werden. Es gibt viele Arten, Schlussfolgerungen zu ziehen, darunter statistische Modellierung, datenorientierte Strategien und die explizite Verwendung von Designs und Randomisierung in Analysen. Darüber hinaus gibt es eine Vielzahl von Theorien (Frequentisten, Bayesianer, Wahrscheinlichkeitstheorie, designbasiert, ...) und zahlreiche Komplexitäten (fehlende Daten, beobachtete und unbeobachtete Störfaktoren, Verzerrungen) für die Durchführung von Schlussfolgerungen. Ein Praktiker kann sich oft in einem lähmenden Labyrinth von Techniken, Philosophien und Nuancen wiederfinden. In diesem Kurs werden die Grundlagen der Inferenz in einem praktischen Ansatz vorgestellt, um die Dinge zu erledigen. Nach dem Besuch dieses Kurses werden die Teilnehmer die Grundzüge der statistischen Inferenz verstehen und diese Informationen nutzen, um bei der Datenanalyse fundierte Entscheidungen zu treffen.
Statistische Inferenz
Statistische Inferenz
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Brian Caffo, PhD
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4,454 Bewertungen
Was Sie lernen werden
Verstehen, wie man aus Daten Schlüsse über Populationen oder wissenschaftliche Wahrheiten ziehen kann
Beschreiben Sie Variabilität, Verteilungen, Grenzwerte und Konfidenzintervalle
Verwenden Sie p-Werte, Konfidenzintervalle und Permutationstests
Treffen Sie fundierte Entscheidungen bei der Datenanalyse
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistische Inferenz
- Kategorie: Wahrscheinlichkeit
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Bayessche Statistik
- Kategorie: Bestimmung des Stichprobenumfangs
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Stichproben (Statistik)
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsverteilung
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
- Kategorie: Statistik
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Felipe M.
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Geprüft am 8. Dez. 2019
In my opinion, this course is fundamental to Statistics and therefore Machine Learning. It is well explained, although it requires students to work on more mathematical aspect in parallel.
Geprüft am 22. Mai 2017
Excellent course. After completion, I really feel like I have a great grasp of basic inferential statistics and this course introduced ideas that I had not even considered before.
Geprüft am 3. Dez. 2017
If you work through all the examples, you will be pleasantly surprised. This is an awesome course. Highly recommended. Many thanks to Brian Caffo for improving my understanding.
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Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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