Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Advanced Statistics for Data Science

4.4
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451 Bewertungen

94 %

Brian Caffo, PhD

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von

Spezialisierung Advanced Statistics for Data ScienceJohns Hopkins University

Über diesen Kurs

21.691 kürzliche Aufrufe

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.

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Statistics
Confidence Interval
Statistical Hypothesis Testing
Biostatistics

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Dozent

Dozentenbewertung

4,38/5 (68 Bewertungen)

Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics

Bloomberg School of Public Health

1.499.663 Lernende

30 Kurse

von

Johns Hopkins University

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung94%(2,718 Bewertungen)

Woche

Woche 1

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

Welcome to the Course1m

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

Woche

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Conditional Probability, Bayes' Rule, Likelihood, Distributions, and Asymptotics

4 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 157 min)

Woche

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Confidence Intervals, Bootstrapping, and Plotting

3 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 121 min)

Woche

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Binomial Proportions and Logs

2 Stunden zum Abschließen

3 Videos (Gesamt 71 min)

Bewertungen

4.4

103 Bewertungen

5 stars
63,33 %
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24,22 %
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1 star
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Top-Bewertungen von MATHEMATICAL BIOSTATISTICS BOOT CAMP 1

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 NB17. Jan. 2016

I enjoyed the course. I wish there was perhaps a little more evaluation along the way (maybe occasional in-lecture questions), but otherwise very nice.

von MC30. Aug. 2017

The content is in-depth and the instructor is knowledgeable, but the quiz demands a quite wide knowledge base and does not provide feedback.

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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.

This specialization starts with Mathematical Statistics bootcamps, specifically concepts and methods used in biostatistics applications. These range from probability, distribution, and likelihood concepts to hypothesis testing and case-control sampling. This specialization also linear models for data science, starting from understanding least squares from a linear algebraic and mathematical perspective, to statistical linear models, including multivariate regression using the R programming language. These courses will give learners a firm foundation in the linear algebraic treatment of regression modeling, which will greatly augment applied data scientists' general understanding of regression models. This specialization requires a fair amount of mathematical sophistication. Basic calculus and linear algebra are required to engage in the content.

Häufig gestellte Fragen

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Mathematical Biostatistics Boot Camp 1

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