Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

22%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

17%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 35 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch, Koreanisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Bayesian StatisticsBayesian Linear RegressionBayesian InferenceR Programming

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up79%(3,382 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

1 Stunde zum Abschließen

About the Specialization and the Course

1 Stunde zum Abschließen
1 Video (Gesamt 2 min), 4 Lektüren
4 Lektüren
About Statistics with R Specialization10m
About Bayesian Statistics10m
Pre-requisite Knowledge10m
Special Thanks2m
6 Stunden zum Abschließen

The Basics of Bayesian Statistics

6 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 41 min), 4 Lektüren, 3 Quiz
9 Videos
Conditional Probabilities and Bayes' Rule2m
Bayes' Rule and Diagnostic Testing6m
Bayes Updating2m
Bayesian vs. frequentist definitions of probability4m
Inference for a Proportion: Frequentist Approach3m
Inference for a Proportion: Bayesian Approach7m
Effect of Sample Size on the Posterior2m
Frequentist vs. Bayesian Inference9m
4 Lektüren
Module Learning Objectives2h
About Lab Choices10m
Week 1 Lab Instructions (RStudio)2h
Week 1 Lab Instructions (RStudio Cloud)10m
3 praktische Übungen
Week 1 Lab12m
Week 1 Practice Quiz20m
Week 1 Quiz20m
Woche
2

Woche 2

7 Stunden zum Abschließen

Bayesian Inference

7 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 45 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
10 Videos
From the Discrete to the Continuous5m
Elicitation6m
Conjugacy4m
Inference on a Binomial Proportion5m
The Gamma-Poisson Conjugate Families6m
The Normal-Normal Conjugate Families3m
Non-Conjugate Priors4m
Credible Intervals3m
Predictive Inference4m
3 Lektüren
Module Learning Objectives2h
Week 2 Lab Instructions (RStudio)3h
Week 1 Lab Instructions (RStudio Cloud)10m
3 praktische Übungen
Week 2 Lab28m
Week 2 Practice Quiz20m
Week 2 Quiz40m
Woche
3

Woche 3

8 Stunden zum Abschließen

Decision Making

8 Stunden zum Abschließen
14 Videos (Gesamt 75 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
14 Videos
Losses and decision making3m
Working with loss functions6m
Minimizing expected loss for hypothesis testing5m
Posterior probabilities of hypotheses and Bayes factors6m
The Normal-Gamma Conjugate Family6m
Inference via Monte Carlo Sampling3m
Predictive Distributions and Prior Choice5m
Reference Priors7m
Mixtures of Conjugate Priors and MCMC6m
Hypothesis Testing: Normal Mean with Known Variance7m
Comparing Two Paired Means Using Bayes' Factors6m
Comparing Two Independent Means: Hypothesis Testing3m
Comparing Two Independent Means: What to Report?5m
3 Lektüren
Module Learning Objectives2h
Week 3 Lab Instructions (RStudio)3h
Week 3 Lab Instructions (RStudio Cloud)10m
3 praktische Übungen
Week 3 Lab22m
Week 3 Practice Quiz16m
Week 3 Quiz40m
Woche
4

Woche 4

8 Stunden zum Abschließen

Bayesian Regression

8 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 72 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
11 Videos
Bayesian simple linear regression8m
Checking for outliers4m
Bayesian multiple regression4m
Model selection criteria5m
Bayesian model uncertainty7m
Bayesian model averaging7m
Stochastic exploration8m
Priors for Bayesian model uncertainty8m
R demo: crime and punishment9m
Decisions under model uncertainty7m
3 Lektüren
Module Learning Objectives2h
Week 4 Lab Instructions (RStudio Cloud)3h
Week 4 Lab Instructions (RStudio Cloud)10m
3 praktische Übungen
Week 4 Lab22m
Week 4 Practice Quiz20m
Week 4 Quiz40m

Bewertungen

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Über den Spezialisierung Statistics with R

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

Häufig gestellte Fragen

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