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

4.4
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94 %

Brian Caffo, PhD

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von

Spezialisierung Advanced Statistics for Data ScienceJohns Hopkins University

Über diesen Kurs

23.808 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

4,35/5 (72 Bewertungen)

Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics

Bloomberg School of Public Health

1.524.465 Lernende

30 Kurse

von

Johns Hopkins University

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung94%(2,769 Bewertungen)

Woche1

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 Course1mBiostatistics and Experiments12mSet Notation and Probability14mProbability22mRandom Variables6mPMFs and PDFs17mCDFs, Survival Functions, and Quantiles11mExpected Values12mRules About Expected Values10mVariances and Chebyshev's Inequality18mRandom Vectors and Independence17mCorrelation10mVariance Properties and Sample Variance22m

2 Lektüren

Syllabus10mFaculty10m

2 praktische Übungen

Module 1 Homework30mModule 1 Quiz: Introduction, Probability, Expectations, and Random Vectors30m

Woche2

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

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

4 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 157 min)

Woche3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Confidence Intervals, Bootstrapping, and Plotting

3 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 121 min)

Woche4

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Binomial Proportions and Logs

2 Stunden zum Abschließen

3 Videos (Gesamt 71 min)

Bewertungen

4.4

108 Bewertungen

5 stars
63,44 %
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Top-Bewertungen von MATHEMATICAL BIOSTATISTICS BOOT CAMP 1

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.

von MS27. März 2018

I liked the course. Need good maths skills. Would prefer to have a review/HW after each lecture than at the end of each week.

von AC25. März 2023

Very nice and informative course, with really interesting examples. I like Brian's lectures and his humour and I find him very knowledgable and informative. I would definitely recommend this course.

von FT20. Jan. 2022

I like really course content but it would be better to add exlaination for quiz (especially when initial answer is wrong, now student can only see explainations when answer question right)

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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

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
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Mathematical Biostatistics Boot Camp 1

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