Informações sobre o curso

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Resultados de carreira do aprendiz

33%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

22%

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 iniciante
Aprox. 15 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês, Coreano

Habilidades que você terá

Statistical InferenceStatistical Hypothesis TestingR Programming

Resultados de carreira do aprendiz

33%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

22%

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
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Nível iniciante
Aprox. 15 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês, Coreano

oferecido por

Logotipo de Universidade Duke

Universidade Duke

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up93%(5,892 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

20 minutos para concluir

About the Specialization and the Course

20 minutos para concluir
2 leituras
2 leituras
About Statistics with R Specialization10min
More about Inferential Statistics10min
3 horas para concluir

Central Limit Theorem and Confidence Interval

3 horas para concluir
7 vídeos (Total 65 mín.), 6 leituras, 3 testes
7 videos
Sampling Variability and CLT20min
CLT (for the mean) examples10min
Confidence Interval (for a mean)11min
Accuracy vs. Precision7min
Required Sample Size for ME4min
CI (for the mean) examples5min
6 leituras
Lesson Learning Objectives10min
Lesson Learning Objectives10min
Week 1 Suggested Readings and Practice Exercises10min
About Lab Choices10min
Week 1 Lab Instructions (RStudio)10min
Week 1 Lab Instructions (RStudio Cloud)10min
3 exercícios práticos
Week 1 Practice Quiz12min
Week 1 Quiz14min
Week 1 Lab12min
Semana
2

Semana 2

2 horas para concluir

Inference and Significance

2 horas para concluir
7 vídeos (Total 59 mín.), 5 leituras, 3 testes
7 videos
Hypothesis Testing (for a mean)14min
HT (for the mean) examples9min
Inference for Other Estimators10min
Decision Errors8min
Significance vs. Confidence Level6min
Statistical vs. Practical Significance7min
5 leituras
Lesson Learning Objectives10min
Lesson Learning Objectives10min
Week 2 Suggested Readings and Practice Exercises10min
Week 2 Lab Instructions (RStudio)10min
Week 2 Lab Instructions (RStudio Cloud)10min
3 exercícios práticos
Week 2 Practice Quiz10min
Week 2 Quiz16min
Week 2 Lab12min
Semana
3

Semana 3

3 horas para concluir

Inference for Comparing Means

3 horas para concluir
11 vídeos (Total 84 mín.), 5 leituras, 3 testes
11 videos
t-distribution7min
Inference for a mean9min
Inference for comparing two independent means8min
Inference for comparing two paired means9min
Power11min
Comparing more than two means6min
ANOVA9min
Conditions for ANOVA2min
Multiple comparisons6min
Bootstrapping8min
5 leituras
Lesson Learning Objectives10min
Lesson Learning Objectives10min
Week 3 Suggested Readings and Practice Exercises10min
Week 3 Lab Instructions (RStudio)10min
Week 3 Lab Instructions (RStudio Cloud)10min
3 exercícios práticos
Week 3 Practice Quiz16min
Week 3 Quiz28min
Week 3 Lab14min
Semana
4

Semana 4

4 horas para concluir

Inference for Proportions

4 horas para concluir
11 vídeos (Total 118 mín.), 5 leituras, 3 testes
11 videos
Sampling Variability and CLT for Proportions15min
Confidence Interval for a Proportion9min
Hypothesis Test for a Proportion9min
Estimating the Difference Between Two Proportions17min
Hypothesis Test for Comparing Two Proportions13min
Small Sample Proportions10min
Examples4min
Comparing Two Small Sample Proportions5min
Chi-Square GOF Test14min
The Chi-Square Independence Test11min
5 leituras
Lesson Learning Objectives10min
Lesson Learning Objectives10min
Week 4 Suggested Readings and Practice Exercises10min
Week 4 Lab Instructions (RStudio)10min
Week 4 Lab Instructions (RStudio Cloud)10min
3 exercícios práticos
Week 4 Practice Quiz18min
Week 4 Quiz24min
Week 4 Lab26min

Avaliações

Principais avaliações do ESTATÍSTICA INFERENCIAL

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Sobre Programa de cursos integrados 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

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

  • Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .

  • If you want to complete the course and earn a Course Certificate by submitting assignments for a grade, you can upgrade your experience by subscribing to the course for $49/month. You can also apply for financial aid if you can't afford the course fee.

    When you enroll in a course that is part of a Specialization (which this course is), you will automatically be enrolled in the entire Specialization. You can unenroll from the Specialization if you’re not interested in the other courses or cancel your subscription once you complete the single course.

  • To enroll in an individual course, search for the course title in the catalog.

    To get full access to a course, including the option to earn grades and a Course Certificate, you'll need to subscribe. New subscribers will start with a full access subscription, which includes full access to every course in the Coursera catalog. Existing Specialization subscribers will be given the option to update to a full access subscription when enrolling in a new Specialization or course.

    When you enroll in a course that is part of a Specialization, you will automatically be enrolled in the entire Specialization. You can unenroll from the Specialization if you’re not interested in the other courses.

  • No. Completion of a Coursera course does not earn you academic credit from Duke; therefore, Duke is not able to provide you with a university transcript. However, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

  • Este curso não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de cursos que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.