This course introduces statistical inference, sampling distributions, and confidence intervals. Students will learn how to define and construct good estimators, method of moments estimation, maximum likelihood estimation, and methods of constructing confidence intervals that will extend to more general settings.
Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Data Science Foundations: Statistical Inference
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Programa de cursos integrados Data Science Foundations: Statistical InferenceUniversidade do Colorado em BoulderInformações sobre o curso
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Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível intermediário
Sequence in calculus up through Calculus II (preferably multivariate calculus) and some programming experience in R.
Aprox. 26 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês
O que você vai aprender
Identify characteristics of “good” estimators and be able to compare competing estimators.
Construct sound estimators using the techniques of maximum likelihood and method of moments estimation.
Construct and interpret confidence intervals for one and two population means, one and two population proportions, and a population variance.
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Nível intermediário
Sequence in calculus up through Calculus II (preferably multivariate calculus) and some programming experience in R.
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Universidade do Colorado em Boulder
CU-Boulder is a dynamic community of scholars and learners on one of the most spectacular college campuses in the country. As one of 34 U.S. public institutions in the prestigious Association of American Universities (AAU), we have a proud tradition of academic excellence, with five Nobel laureates and more than 50 members of prestigious academic academies.
Comece a trabalhar rumo ao seu mestrado
Este curso é parte da graduação 100% on-line Master of Science in Data Science da Universidade do Colorado em Boulder.
Caso seja aceito para o programa completo, seus cursos contarão para sua graduação.
Programa - O que você aprenderá com este curso
7 horas para concluir
Point Estimation
In this module you will learn how to estimate parameters from a large population based only on information from a small sample. You will learn about desirable properties that can be used to help you to differentiate between good and bad estimators. We will review the concepts of expectation, variance, and covariance, and you will be introduced to a formal, yet intuitive, method of estimation known as the "method of moments".
7 horas para concluir
10 vídeos (Total 142 mín.), 11 leituras, 4 testes
3 horas para concluir
Maximum Likelihood Estimation
3 horas para concluir
5 vídeos (Total 67 mín.), 5 leituras, 2 testes
5 horas para concluir
Large Sample Properties of Maximum Likelihood Estimators
In this module we will explore large sample properties of maximum likelihood estimators including asymptotic unbiasedness and asymptotic normality. We will learn how to compute the “Cramér–Rao lower bound” which gives us a benchmark for the smallest possible variance for an unbiased estimator.
5 horas para concluir
5 vídeos (Total 100 mín.), 5 leituras, 2 testes
7 horas para concluir
Confidence Intervals Involving the Normal Distribution
7 horas para concluir
5 vídeos (Total 99 mín.), 5 leituras, 3 testes
Sobre Programa de cursos integrados Data Science Foundations: Statistical Inference
This program is designed to provide the learner with a solid foundation in probability theory to prepare for the broader study of statistics. It will also introduce the learner to the fundamentals of statistics and statistical theory and will equip the learner with the skills required to perform fundamental statistical analysis of a data set in the R programming language.
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.
