Learn fundamental concepts in data analysis and statistical inference, focusing on one and two independent samples.
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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Karriereergebnisse der Lernenden
33%
ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
20%
erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Kurs 2 von 4 in
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Ca. 12 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
Kompetenzen, die Sie erwerben
StatisticsStatistical Hypothesis TestingBiostatistics
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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
3 Stunden zum Abschließen
Hypothesis Testing
In this module, you'll get an introduction to hypothesis testing, a core concept in statistics. We'll cover hypothesis testing for basic one and two group settings as well as power. After you've watched the videos and tried the homework, take a stab at the quiz.
3 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 121 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
12 Videos
More Hypothesis Testing12m
General Rules of Hypothesis Testing13m
Two-sided Tests9m
Confidence Intervals & P Values13m
Power2m
Calculating Power8m
T Tests & Monte Carlo14m
Two Sample Tests - Matched Data I6m
Two Sample Tests - Matched Data II8m
Two Sample Tests - Regression to the Mean12m
Two Sample Tests - Two Independent Groups17m
1 Lektüre
Syllabus10m
2 praktische Übungen
Module 1 Homework (Not counted toward final grade)30m
Module 1 Quiz30m
2 Stunden zum Abschließen
Two Binomials
In this module we'll be covering some methods for looking at two binomials. This includes the odds ratio, relative risk and risk difference. We'll discussing mostly confidence intervals in this module and will develop the delta method, the tool used to create these confidence intervals. After you've watched the videos and tried the homework, take a crack at the quiz!
2 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 75 min)
8 Videos
Two Sample Binomial Tests - Exact Tests9m
Two Sample Binomial Tests - Comparing 2 Binomial Proportions17m
Relative Risks & Odds Ratios - Relative Measures4m
Relative Risks & Odds Ratios - The Relative Risk8m
Relative Risks & Odds Ratios - The Odds Ratio7m
Delta Method4m
Delta Method & Derivation9m
2 praktische Übungen
Module 2 Homework30m
Module 2 Quiz30m
3 Stunden zum Abschließen
Discrete Data Settings
In this module, we'll discuss testing in discrete data settings. This includes the famous Fisher's exact test, as well as the many forms of tests for contingency table data. You'll learn the famous observed minus expected squared over the expected formula, that is broadly applicable.
3 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 98 min)
7 Videos
Hyper-Geometric Distribution8m
Fisher's Exact Text in Practice & Monte Carlo16m
Chi Squared Testing16m
Testing Independence10m
Generalization22m
Goodness of Fit Testing11m
2 praktische Übungen
Module 3 Homework30m
Module 3 Quiz30m
4 Stunden zum Abschließen
Techniques
This module is a bit of a hodge podge of important techniques. It includes methods for discrete matched pairs data as well as some classical non-parametric methods.
4 Stunden zum Abschließen
16 Videos (Gesamt 153 min)
16 Videos
Simpson's Paradox, more examples9m
Weighting8m
CMH test15m
Case Control Sampling13m
Exact inference for The Odds Ratio8m
Matched 2x2 Tables3m
Dependence and Marginal Homogeneity8m
Estimation of the Marginal Difference in Proportions4m
Odds and Ends for Matched 2x2 Tables14m
the sign test7m
the sign rank test10m
the rank sum test12m
Poisson distribution9m
Poisson likelihood9m
Poisson P-value calculation7m
2 praktische Übungen
Module 4 Homework30m
Module 4 Quiz30m
Bewertungen
Top-Bewertungen von MATHEMATICAL BIOSTATISTICS BOOT CAMP 2
von AC27. Juli 2018
Please, make a reboot of this course with some improvements in the material. More examples\n\nMore solved exercises.\n\nMore homework.
von VV7. Sep. 2018
Outstanding professor -- more rigorous than other similar classes. Just the right degree of challenge in the quizzes.
von LE30. Sep. 2018
Goode videos and teacher. The videos are old and it will be perfect to refresh them and make it more interactive.
von CO15. Aug. 2019
Thank you Dr Brian for the in-depth teaching from fundamental to application in real-world healthcare research
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?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
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Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Is financial aid available?
Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss des Kurses?
Für diesen Kurs gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Kurszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren. Online-Abschlüsse und Mastertrack™-Zertifikate auf Coursera bieten die Möglichkeit, akademische Leistungspunkte zu erwerben.
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