À propos de ce cours

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Certificat partageable
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Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire

Completion of the first two courses in this specialization; high school-level algebra

Approx. 15 heures pour terminer
Anglais

Compétences que vous acquerrez

Bayesian StatisticsPython ProgrammingStatistical Modelstatistical regression
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Offert par

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Université du Michigan

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up86%(1,268 notes)Info
Semaine
1

Semaine 1

3 heures pour terminer

WEEK 1 - OVERVIEW & CONSIDERATIONS FOR STATISTICAL MODELING

3 heures pour terminer
8 vidéos (Total 73 min), 6 lectures, 1 quiz
8 vidéos
Fitting Statistical Models to Data with Python Guidelines5 min
What Do We Mean by Fitting Models to Data?18 min
Types of Variables in Statistical Modeling13 min
Different Study Designs Generate Different Types of Data: Implications for Modeling9 min
Objectives of Model Fitting: Inference vs. Prediction11 min
Plotting Predictions and Prediction Uncertainty8 min
Python Statistics Landscape2 min
6 lectures
Course Syllabus5 min
Meet the Course Team!10 min
Help Us Learn More About You!10 min
About Our Datasets2 min
Mixed effects models: Is it time to go Bayesian by default?15 min
Python Statistics Landscape1 min
1 exercice pour s'entraîner
Week 1 Assessment15 min
Semaine
2

Semaine 2

5 heures pour terminer

WEEK 2 - FITTING MODELS TO INDEPENDENT DATA

5 heures pour terminer
6 vidéos (Total 85 min), 4 lectures, 3 quiz
6 vidéos
Linear Regression Inference15 min
Interview: Causation vs Correlation18 min
Logistic Regression Introduction15 min
Logistic Regression Inference7 min
NHANES Case Study Tutorial (Linear and Logistic Regression)17 min
4 lectures
Linear Regression Models: Notation, Parameters, Estimation Methods30 min
Try It Out: Continuous Data Scatterplot App15 min
Importance of Data Visualization: The Datasaurus Dozen10 min
Logistic Regression Models: Notation, Parameters, Estimation Methods30 min
3 exercices pour s'entraîner
Linear Regression Quiz20 min
Logistic Regression Quiz15 min
Week 2 Python Assessment20 min
Semaine
3

Semaine 3

4 heures pour terminer

WEEK 3 - FITTING MODELS TO DEPENDENT DATA

4 heures pour terminer
8 vidéos (Total 121 min), 2 lectures, 2 quiz
8 vidéos
Multilevel Linear Regression Models21 min
Multilevel Logistic Regression models14 min
Practice with Multilevel Modeling: The Cal Poly App12 min
What are Marginal Models and Why Do We Fit Them?13 min
Marginal Linear Regression Models19 min
Marginal Logistic Regression11 min
NHANES Case Study Tutorial (Marginal and Multilevel Regression)10 min
2 lectures
Visualizing Multilevel Models10 min
Likelihood Ratio Tests for Fixed Effects and Variance Components10 min
2 exercices pour s'entraîner
Name That Model15 min
Week 3 Python Assessment20 min
Semaine
4

Semaine 4

3 heures pour terminer

WEEK 4: Special Topics

3 heures pour terminer
6 vidéos (Total 105 min), 3 lectures, 1 quiz
6 vidéos
Bayesian Approaches to Statistics and Modeling15 min
Bayesian Approaches Case Study: Part I13 min
Bayesian Approaches Case Study: Part II19 min
Bayesian Approaches Case Study - Part III23 min
Bayesian in Python19 min
3 lectures
Other Types of Dependent Variables20 min
Optional: A Visual Introduction to Machine Learning20 min
Course Feedback10 min
1 exercice pour s'entraîner
Week 4 Python Assessment20 min

Avis

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À propos du Spécialisation Statistics with Python

Statistics with Python

Foire Aux Questions

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