Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

33%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

22%

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 „Anfänger“
Ca. 17 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Französisch, Portugiesisch (Brasilien), Koreanisch, Russisch, Englisch, Spanisch...

Kompetenzen, die Sie erwerben

Statistical InferenceStatistical Hypothesis TestingR Programming

Karriereergebnisse der Lernenden

33%

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Ca. 17 Stunden zum Abschließen
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von

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Duke University

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up93%(6,443 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

20 Minuten zum Abschließen

About the Specialization and the Course

20 Minuten zum Abschließen
2 Lektüren
2 Lektüren
About Statistics with R Specialization10m
More about Inferential Statistics10m
4 Stunden zum Abschließen

Central Limit Theorem and Confidence Interval

4 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 65 min), 6 Lektüren, 3 Quiz
7 Videos
Sampling Variability and CLT20m
CLT (for the mean) examples10m
Confidence Interval (for a mean)11m
Accuracy vs. Precision7m
Required Sample Size for ME4m
CI (for the mean) examples5m
6 Lektüren
Lesson Learning Objectives10m
Lesson Learning Objectives10m
Week 1 Suggested Readings and Practice Exercises10m
About Lab Choices10m
Week 1 Lab Instructions (RStudio)10m
Week 1 Lab Instructions (RStudio Cloud)10m
3 praktische Übungen
Week 1 Practice Quiz30m
Week 1 Quiz30m
Week 1 Lab30m
Woche
2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Inference and Significance

3 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 59 min), 5 Lektüren, 3 Quiz
7 Videos
Hypothesis Testing (for a mean)14m
HT (for the mean) examples9m
Inference for Other Estimators10m
Decision Errors8m
Significance vs. Confidence Level6m
Statistical vs. Practical Significance7m
5 Lektüren
Lesson Learning Objectives10m
Lesson Learning Objectives10m
Week 2 Suggested Readings and Practice Exercises10m
Week 2 Lab Instructions (RStudio)10m
Week 2 Lab Instructions (RStudio Cloud)10m
3 praktische Übungen
Week 2 Practice Quiz30m
Week 2 Quiz30m
Week 2 Lab30m
Woche
3

Woche 3

4 Stunden zum Abschließen

Inference for Comparing Means

4 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 84 min), 5 Lektüren, 3 Quiz
11 Videos
t-distribution7m
Inference for a mean9m
Inference for comparing two independent means8m
Inference for comparing two paired means9m
Power11m
Comparing more than two means6m
ANOVA9m
Conditions for ANOVA2m
Multiple comparisons6m
Bootstrapping8m
5 Lektüren
Lesson Learning Objectives10m
Lesson Learning Objectives10m
Week 3 Suggested Readings and Practice Exercises10m
Week 3 Lab Instructions (RStudio)10m
Week 3 Lab Instructions (RStudio Cloud)10m
3 praktische Übungen
Week 3 Practice Quiz30m
Week 3 Quiz30m
Week 3 Lab30m
Woche
4

Woche 4

4 Stunden zum Abschließen

Inference for Proportions

4 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 118 min), 5 Lektüren, 3 Quiz
11 Videos
Sampling Variability and CLT for Proportions15m
Confidence Interval for a Proportion9m
Hypothesis Test for a Proportion9m
Estimating the Difference Between Two Proportions17m
Hypothesis Test for Comparing Two Proportions13m
Small Sample Proportions10m
Examples4m
Comparing Two Small Sample Proportions5m
Chi-Square GOF Test14m
The Chi-Square Independence Test11m
5 Lektüren
Lesson Learning Objectives10m
Lesson Learning Objectives10m
Week 4 Suggested Readings and Practice Exercises10m
Week 4 Lab Instructions (RStudio)10m
Week 4 Lab Instructions (RStudio Cloud)10m
3 praktische Übungen
Week 4 Practice Quiz30m
Week 4 Quiz30m
Week 4 Lab30m

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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