Informações sobre o curso

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Resultados de carreira do aprendiz

20%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

14%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 12 horas para completar
Inglês

Habilidades que você terá

StatisticsBayesian StatisticsBayesian InferenceR Programming

Resultados de carreira do aprendiz

20%

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Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
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Nível intermediário
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Inglês

Instrutores

oferecido por

Placeholder

Universidade da Califórnia, Santa Cruz

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up91%(9,170 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

3 horas para concluir

Probability and Bayes' Theorem

3 horas para concluir
8 vídeos (Total 38 mín.), 4 leituras, 5 testes
8 videos
Lesson 1.1 Classical and frequentist probability6min
Lesson 1.2 Bayesian probability and coherence3min
Lesson 2.1 Conditional probability4min
Lesson 2.2 Bayes' theorem6min
Lesson 3.1 Bernoulli and binomial distributions5min
Lesson 3.2 Uniform distribution5min
Lesson 3.3 Exponential and normal distributions2min
4 leituras
Module 1 objectives, assignments, and supplementary materials3min
Background for Lesson 110min
Supplementary material for Lesson 23min
Supplementary material for Lesson 320min
5 exercícios práticos
Lesson 130min
Lesson 212min
Lesson 3.130min
Lesson 3.2-3.310min
Module 1 Honors15min
Semana
2

Semana 2

3 horas para concluir

Statistical Inference

3 horas para concluir
11 vídeos (Total 59 mín.), 5 leituras, 4 testes
11 videos
Lesson 4.2 Likelihood function and maximum likelihood7min
Lesson 4.3 Computing the MLE3min
Lesson 4.4 Computing the MLE: examples4min
Introduction to R6min
Plotting the likelihood in R4min
Plotting the likelihood in Excel4min
Lesson 5.1 Inference example: frequentist4min
Lesson 5.2 Inference example: Bayesian6min
Lesson 5.3 Continuous version of Bayes' theorem4min
Lesson 5.4 Posterior intervals7min
5 leituras
Module 2 objectives, assignments, and supplementary materials3min
Background for Lesson 410min
Supplementary material for Lesson 45min
Background for Lesson 510min
Supplementary material for Lesson 510min
4 exercícios práticos
Lesson 48min
Lesson 5.1-5.230min
Lesson 5.3-5.430min
Module 2 Honors6min
Semana
3

Semana 3

3 horas para concluir

Priors and Models for Discrete Data

3 horas para concluir
9 vídeos (Total 66 mín.), 2 leituras, 4 testes
9 videos
Lesson 6.2 Prior predictive: binomial example5min
Lesson 6.3 Posterior predictive distribution4min
Lesson 7.1 Bernoulli/binomial likelihood with uniform prior3min
Lesson 7.2 Conjugate priors4min
Lesson 7.3 Posterior mean and effective sample size7min
Data analysis example in R12min
Data analysis example in Excel16min
Lesson 8.1 Poisson data8min
2 leituras
Module 3 objectives, assignments, and supplementary materials3min
R and Excel code from example analysis10min
4 exercícios práticos
Lesson 630min
Lesson 715min
Lesson 815min
Module 3 Honors8min
Semana
4

Semana 4

3 horas para concluir

Models for Continuous Data

3 horas para concluir
9 vídeos (Total 69 mín.), 5 leituras, 5 testes
9 videos
Lesson 10.1 Normal likelihood with variance known3min
Lesson 10.2 Normal likelihood with variance unknown3min
Lesson 11.1 Non-informative priors8min
Lesson 11.2 Jeffreys prior3min
Linear regression in R17min
Linear regression in Excel (Analysis ToolPak)13min
Linear regression in Excel (StatPlus by AnalystSoft)14min
Conclusion1min
5 leituras
Module 4 objectives, assignments, and supplementary materials3min
Supplementary material for Lesson 1010min
Supplementary material for Lesson 115min
Background for Lesson 1210min
R and Excel code for regression5min
5 exercícios práticos
Lesson 912min
Lesson 1020min
Lesson 1110min
Regression15min
Module 4 Honors6min

Avaliações

Principais avaliações do BAYESIAN STATISTICS: FROM CONCEPT TO DATA ANALYSIS

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Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.