À propos de ce cours

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33%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

22%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours

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Dates limites flexibles

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Niveau débutant

Approx. 25 heures pour terminer

Recommandé : 5 weeks of study, 5-7 hours/week...

Anglais

Sous-titres : Anglais, Coréen

Compétences que vous acquerrez

Statistical InferenceStatistical Hypothesis TestingR Programming

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Offert par

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Université Duke

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up93%(5,603 notes)Info
Semaine
1

Semaine 1

20 minutes pour terminer

About the Specialization and the Course

20 minutes pour terminer
2 lectures
2 lectures
About Statistics with R Specialization10 min
More about Inferential Statistics10 min
3 heures pour terminer

Central Limit Theorem and Confidence Interval

3 heures pour terminer
7 vidéos (Total 65 min), 6 lectures, 3 quiz
7 vidéos
Sampling Variability and CLT20 min
CLT (for the mean) examples10 min
Confidence Interval (for a mean)11 min
Accuracy vs. Precision7 min
Required Sample Size for ME4 min
CI (for the mean) examples5 min
6 lectures
Lesson Learning Objectives10 min
Lesson Learning Objectives10 min
Week 1 Suggested Readings and Practice Exercises10 min
About Lab Choices10 min
Week 1 Lab Instructions (RStudio)10 min
Week 1 Lab Instructions (RStudio Cloud)10 min
3 exercices pour s'entraîner
Week 1 Practice Quiz12 min
Week 1 Quiz14 min
Week 1 Lab12 min
Semaine
2

Semaine 2

2 heures pour terminer

Inference and Significance

2 heures pour terminer
7 vidéos (Total 59 min), 5 lectures, 3 quiz
7 vidéos
Hypothesis Testing (for a mean)14 min
HT (for the mean) examples9 min
Inference for Other Estimators10 min
Decision Errors8 min
Significance vs. Confidence Level6 min
Statistical vs. Practical Significance7 min
5 lectures
Lesson Learning Objectives10 min
Lesson Learning Objectives10 min
Week 2 Suggested Readings and Practice Exercises10 min
Week 2 Lab Instructions (RStudio)10 min
Week 2 Lab Instructions (RStudio Cloud)10 min
3 exercices pour s'entraîner
Week 2 Practice Quiz10 min
Week 2 Quiz16 min
Week 2 Lab12 min
Semaine
3

Semaine 3

3 heures pour terminer

Inference for Comparing Means

3 heures pour terminer
11 vidéos (Total 84 min), 5 lectures, 3 quiz
11 vidéos
t-distribution7 min
Inference for a mean9 min
Inference for comparing two independent means8 min
Inference for comparing two paired means9 min
Power11 min
Comparing more than two means6 min
ANOVA9 min
Conditions for ANOVA2 min
Multiple comparisons6 min
Bootstrapping8 min
5 lectures
Lesson Learning Objectives10 min
Lesson Learning Objectives10 min
Week 3 Suggested Readings and Practice Exercises10 min
Week 3 Lab Instructions (RStudio)10 min
Week 3 Lab Instructions (RStudio Cloud)10 min
3 exercices pour s'entraîner
Week 3 Practice Quiz16 min
Week 3 Quiz28 min
Week 3 Lab14 min
Semaine
4

Semaine 4

4 heures pour terminer

Inference for Proportions

4 heures pour terminer
11 vidéos (Total 118 min), 5 lectures, 3 quiz
11 vidéos
Sampling Variability and CLT for Proportions15 min
Confidence Interval for a Proportion9 min
Hypothesis Test for a Proportion9 min
Estimating the Difference Between Two Proportions17 min
Hypothesis Test for Comparing Two Proportions13 min
Small Sample Proportions10 min
Examples4 min
Comparing Two Small Sample Proportions5 min
Chi-Square GOF Test14 min
The Chi-Square Independence Test11 min
5 lectures
Lesson Learning Objectives10 min
Lesson Learning Objectives10 min
Week 4 Suggested Readings and Practice Exercises10 min
Week 4 Lab Instructions (RStudio)10 min
Week 4 Lab Instructions (RStudio Cloud)10 min
3 exercices pour s'entraîner
Week 4 Practice Quiz18 min
Week 4 Quiz24 min
Week 4 Lab26 min

Avis

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À propos du Spécialisation 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

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

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