This class presents the fundamental probability and statistical concepts used in elementary data analysis. It will be taught at an introductory level for students with junior or senior college-level mathematical training including a working knowledge of calculus. A small amount of linear algebra and programming are useful for the class, but not required.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Advanced Statistics for Data Science
von
Spezialisierung Advanced Statistics for Data ScienceJohns Hopkins UniversityÜber diesen Kurs
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Ca. 13 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Französisch, Portugiesisch (Brasilien), Russisch, Englisch, Spanisch
Kompetenzen, die Sie erwerben
StatisticsConfidence IntervalStatistical Hypothesis TestingBiostatistics
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von
Johns Hopkins University
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
4 Stunden zum Abschließen
Introduction, Probability, Expectations, and Random Vectors
You are about to undergo an intense and demanding immersion into the world of mathematical biostatistics. Over the next few weeks, you will learn about probability, expectations, conditional probabilities, distributions, confidence intervals, bootstrapping, binomial proportions, and much more. Module 1 covers experiments, probability, variables, mass functions, density functions, cumulative distribution functions, expectations, variations, and vectors.
4 Stunden zum Abschließen
13 Videos (Gesamt 179 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
13 Videos
Biostatistics and Experiments12m
Set Notation and Probability14m
Probability22m
Random Variables6m
PMFs and PDFs17m
CDFs, Survival Functions, and Quantiles11m
Expected Values12m
Rules About Expected Values10m
Variances and Chebyshev's Inequality18m
Random Vectors and Independence17m
Correlation10m
Variance Properties and Sample Variance22m
2 Lektüren
Syllabus10m
Faculty10m
2 praktische Übungen
Module 1 Homework30m
Module 1 Quiz: Introduction, Probability, Expectations, and Random Vectors30m
4 Stunden zum Abschließen
Conditional Probability, Bayes' Rule, Likelihood, Distributions, and Asymptotics
This module covers Conditional Probability, Bayes' Rule, Likelihood, Distributions, and Asymptotics. These are the most fundamental core concepts in mathematical biostatistics and statistics. After this module you should be able to recognize and be functional in these key concepts.
4 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 157 min)
7 Videos
Bayes' Rule and DLRs23m
Likelihood32m
Bernoulli Distribution and Binomial Trials15m
The Normal Distribution28m
Limits and LLN18m
CLT and Confidence Intervals23m
2 praktische Übungen
Module 2 Homework30m
Module 2 Quiz: Conditional Probability, Bayes' Rule, Likelihood, Distributions, and Asymptotics30m
3 Stunden zum Abschließen
Confidence Intervals, Bootstrapping, and Plotting
This module covers Confidence Intervals, Bootstrapping, and Plotting. These are core concepts in mathematical biostatistics and statistics. After this module you should be able to recognize and be functional in these key concepts.
3 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 121 min)
7 Videos
Student's t Distribution and CI for Normal Means19m
Profile Likelihoods8m
T Confidence Intervals24m
Plotting22m
The Jackknife12m
Bootstrapping17m
2 praktische Übungen
Module 3 Homework30m
Module 3 Quiz: Confidence Intervals, Bootstrapping, and Plotting30m
2 Stunden zum Abschließen
Binomial Proportions and Logs
This module covers Binomial Proportions and Logs. These are core concepts in mathematical biostatistics and statistics. After this module you should be able to recognize and be functional in these key concepts.
2 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 71 min)
2 praktische Übungen
Module 4 Homework30m
Module 4 Quiz: Binomial Proportions and Logs30m
Bewertungen
Top-Bewertungen von MATHEMATICAL BIOSTATISTICS BOOT CAMP 1
von DH4. Juni 2017
I knew a lot about probability before starting this course, but I didn't know much of anything about frequentist statistics. This course helped me understand some tricky concepts.
von PB11. Jan. 2016
Very concise, well-presented course. This was my second time taking it as a refresher. Prof. Caffo does a great job presenting the materials. However, prepare to be challenged.
von JB8. Juli 2017
Great course, though a little difficult in parts, particularly the first week. Worth working through though for a better understanding of probability and statistics.
von BE5. Apr. 2018
This course is phenomenally well developed with great curriculum and materials for building astrong base to enter into statistics with a strong base of knowledge.
Über den Spezialisierung Advanced Statistics for Data Science
Fundamental concepts in probability, statistics and linear models are primary building blocks for data science work. Learners aspiring to become biostatisticians and data scientists will benefit from the foundational knowledge being offered in this specialization. It will enable the learner to understand the behind-the-scenes mechanism of key modeling tools in data science, like least squares and linear regression.
Häufig gestellte Fragen
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