Statistical inference is the process of drawing conclusions about populations or scientific truths from data. There are many modes of performing inference including statistical modeling, data oriented strategies and explicit use of designs and randomization in analyses. Furthermore, there are broad theories (frequentists, Bayesian, likelihood, design based, …) and numerous complexities (missing data, observed and unobserved confounding, biases) for performing inference. A practitioner can often be left in a debilitating maze of techniques, philosophies and nuance. This course presents the fundamentals of inference in a practical approach for getting things done. After taking this course, students will understand the broad directions of statistical inference and use this information for making informed choices in analyzing data.
Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Ciência de Dados
Inferência estatística
oferecido por
O que você vai aprender
Describe variability, distributions, limits, and confidence intervals
Make informed data analysis decisions
Understand the process of drawing conclusions about populations or scientific truths from data
Use p-values, confidence intervals, and permutation tests
Habilidades que você terá
Programa - O que você aprenderá com este curso
Week 1: Probability & Expected Values
This week, we'll focus on the fundamentals including probability, random variables, expectations and more.
Week 2: Variability, Distribution, & Asymptotics
We're going to tackle variability, distributions, limits, and confidence intervals.
Week: Intervals, Testing, & Pvalues
We will be taking a look at intervals, testing, and pvalues in this lesson.
Week 4: Power, Bootstrapping, & Permutation Tests
We will begin looking into power, bootstrapping, and permutation tests.
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Principais avaliações do Inferência estatística
Course is compressed with lots of statistical concepts. Which is very good as most must know concepts are imparted. Lots of extra reading is required to gain all insights. Very good motivating start .
The strategy for model selection in multivariate environment should have been explained with an example. This will make the model selection process, interaction and its interpretation more clear.
Instrutores
Brian Caffo, PhD
Professor, Biostatistics
Roger D. Peng, PhD
Associate Professor, Biostatistics
Jeff Leek, PhD
Associate Professor, BiostatisticsSobre Universidade Johns Hopkins
Sobre o Programa de cursos integrados Ciência de Dados
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
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.
Qual é a política de reembolso?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
