Introduction to Statistics

À propos de ce cours

427 332 consultations récentes

Stanford's "Introduction to Statistics" teaches you statistical thinking concepts that are essential for learning from data and communicating insights. By the end of the course, you will be able to perform exploratory data analysis, understand key principles of sampling, and select appropriate tests of significance for multiple contexts. You will gain the foundational skills that prepare you to pursue more advanced topics in statistical thinking and machine learning.
Topics include Descriptive Statistics, Sampling and Randomized Controlled Experiments, Probability, Sampling Distributions and the Central Limit Theorem, Regression, Common Tests of Significance, Resampling, Multiple Comparisons.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Niveau débutant

Basic familiarity with computers and productivity software
No calculus required

Approx. 15 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Anglais

Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,54/5 (55 notes)

Guenther Walther

Professor of Statistics

Department of Statistics

27 709 étudiants

1 cours

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Niveau débutant

Basic familiarity with computers and productivity software
No calculus required

Approx. 15 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Anglais

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenu95%(1,668 notes)

Semaine

1

Semaine 1

2 heures pour terminer

Introduction and Descriptive Statistics for Exploring Data

This module provides an overview of the course and a review of the main tools used in descriptive statistics to visualize information.

2 heures pour terminer

10 vidéos (Total 30 min), 4 lectures, 2 quiz

10 vidéos

Course Welcome2 min

Meet Guenther Walther1 min

Introduction1 min

Pie Chart, Bar Graph, and Histograms6 min

Box-and-Whisker Plot and Scatter Plot3 min

Providing Context is Key for Statistical Analyses2 min

Pitfalls when Visualizing Information1 min

Mean and Median5 min

Percentiles, the Five Number Summary, and Standard Deviation2 min

[EXTRA] Industry Insight: Introduction to Andrew Radin3 min

4 lectures

Read First - Important Information About Your Course10 min

Course Slides15 min

Course Syllabus10 min

Meeting You - Pre-Course Survey10 min

2 exercices pour s'entraîner

Quick Quiz About the Requirements30 min

Introduction and Descriptive Statistics for Exploring Data30 min

Semaine

2

Semaine 2

1 heure pour terminer

Producing Data and Sampling

In this module, you will look at the main concepts for sampling and designing experiments. You will learn about curious pitfalls and how to evaluate the effectiveness of such experiments.

1 heure pour terminer

6 vidéos (Total 14 min)

1 heure pour terminer

Probability

In this module, you will learn about the definition of probability and the essential rules of probability that you will need for solving both simple and complex challenges. You will also learn about examples of how simple rules of probability are used to create solutions for real-life complex situations.

1 heure pour terminer

8 vidéos (Total 27 min)

Semaine

3

Semaine 3

1 heure pour terminer

Normal Approximation and Binomial Distribution

This module covers the empirical rule and normal approximation for data, a technique that is used in many statistical procedures. You will also learn about the binomial distribution and the basics of random variables.

1 heure pour terminer

10 vidéos (Total 27 min)

10 vidéos

The Normal Curve1 min

The Empirical Rule2 min

Standardizing Data and the Standard Normal Curve2 min

Normal Approximation4 min

Computing Percentiles with the Normal Approximation1 min

The Binomial Setting and Binomial Coefficient4 min

The Binomial Formula3 min

Random Variables and Probability Histograms2 min

Normal Approximation to the Binomial; Sampling Without Replacement3 min

[EXTRA] Industry Insights: Opportunities in Life Sciences57s

1 exercice pour s'entraîner

The Normal Approximation for Data and the Binomial Distribution45 min

1 heure pour terminer

Sampling Distributions and the Central Limit Theorem

In this module, you will learn about the Law of Large Numbers and the Central Limit Theorem. You will also learn how to differentiate between the different types of histograms present in statistical analysis.

1 heure pour terminer

9 vidéos (Total 23 min)

Semaine

4

Semaine 4

1 heure pour terminer

Regression

This module covers regression, arguably the most important statistical technique based on its versatility to solve different types of statistical problems. You will learn about inference, regression, and how to do regression diagnostics.

1 heure pour terminer

10 vidéos (Total 34 min)

10 vidéos

Prediction is a Key Task of Statistics1 min

The Correlation Coefficient2 min

Correlation Measures Linear Association4 min

Regression Line and the Method of Least Squares2 min

Regression to the Mean, The Regression Fallacy3 min

Predicting y from x and x from y6 min

Normal Approximation Given x2 min

Residual Plots, Heteroscedasticity, and Transformations3 min

Outliers and Influential Points4 min

[EXTRA] Industry Insights: Challenges to Using Data Science in Medicine2 min

1 exercice pour s'entraîner

Regression45 min

Semaine

5

Semaine 5

1 heure pour terminer

Confidence Intervals

In this module, you will learn how to construct and interpret confidence intervals in standard situations.

1 heure pour terminer

4 vidéos (Total 15 min)

1 heure pour terminer

Tests of Significance

In this module, you will look at the logic behind testing and learn how to perform the appropriate statistical tests for different samples and situations. You will also learn about common misunderstandings and pitfalls in testing.

1 heure pour terminer

9 vidéos (Total 34 min)

Semaine

6

Semaine 6

1 heure pour terminer

Resampling

This module focuses on the two main methods used in computer-intensive statistical inference: The Monte Carlo method, and the Bootstrap method. You will learn about the theoretic principles behind these methods and how they are applied in different contexts, such as regression and constructing confidence intervals.

1 heure pour terminer

5 vidéos (Total 17 min)

1 heure pour terminer

Analysis of Categorical Data

This module focuses on the three important statistical analysis for categorical data: Chi-Square Goodness of Fit test, Chi-Square test of Homogeneity, and Chi-Square test of Independence.

1 heure pour terminer

3 vidéos (Total 14 min)

Semaine

7

Semaine 7

1 heure pour terminer

One-Way Analysis of Variance (ANOVA)

This module covers the basics of ANOVA and how F-tests work on one-way ANOVA examples.

1 heure pour terminer

5 vidéos (Total 16 min)

Semaine

8

Semaine 8

1 heure pour terminer

Multiple Comparisons

In this module, you will learn about very important issues that have surfaced in the era of big data: data snooping and the multiple testing fallacy. You will also explore the reasons behind challenges in data reproducibility and applicability, and how to prevent such issues in your own work.

1 heure pour terminer

3 vidéos (Total 12 min), 1 lecture, 1 quiz

Avis

4.5

31 avis

5 stars
69,42 %
4 stars
17,35 %
3 stars
9,09 %
2 stars
2,47 %
1 star
1,65 %

Meilleurs avis pour INTRODUCTION TO STATISTICS

par NM28 mai 2021

very good basic statistics score, explained in detail and all the basics cleared, everyone should go for it

par DA27 juin 2021

This course will surely help kick start my career in data science. I have learned alot.

par DP11 juin 2021

Very good introduction to statistical concepts that help you build on your intuition.

par RK21 juin 2021

This course made my concepts clear . I am very thankful for this course.

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Foire Aux Questions

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À quoi ai-je droit si j'achète le Certificat ?
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Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis le Cours ?
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