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学生职业成果

33%

通过此课程获得实实在在的工作福利

20%

加薪或升职
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
完成时间大约为12 小时
英语(English)
字幕:英语(English)

您将获得的技能

StatisticsStatistical Hypothesis TestingBiostatistics

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提供方

Placeholder

约翰霍普金斯大学

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1

1

完成时间为 3 小时

Hypothesis Testing

完成时间为 3 小时
12 个视频 (总计 121 分钟), 1 个阅读材料, 2 个测验
12 个视频
More Hypothesis Testing12分钟
General Rules of Hypothesis Testing13分钟
Two-sided Tests9分钟
Confidence Intervals & P Values13分钟
Power2分钟
Calculating Power8分钟
T Tests & Monte Carlo14分钟
Two Sample Tests - Matched Data I6分钟
Two Sample Tests - Matched Data II8分钟
Two Sample Tests - Regression to the Mean12分钟
Two Sample Tests - Two Independent Groups17分钟
1 个阅读材料
Syllabus10分钟
2 个练习
Module 1 Homework (Not counted toward final grade)30分钟
Module 1 Quiz30分钟
2

2

完成时间为 2 小时

Two Binomials

完成时间为 2 小时
8 个视频 (总计 75 分钟)
8 个视频
Two Sample Binomial Tests - Exact Tests9分钟
Two Sample Binomial Tests - Comparing 2 Binomial Proportions17分钟
Relative Risks & Odds Ratios - Relative Measures4分钟
Relative Risks & Odds Ratios - The Relative Risk8分钟
Relative Risks & Odds Ratios - The Odds Ratio7分钟
Delta Method4分钟
Delta Method & Derivation9分钟
2 个练习
Module 2 Homework30分钟
Module 2 Quiz30分钟
3

3

完成时间为 3 小时

Discrete Data Settings

完成时间为 3 小时
7 个视频 (总计 98 分钟)
7 个视频
Hyper-Geometric Distribution8分钟
Fisher's Exact Text in Practice & Monte Carlo16分钟
Chi Squared Testing16分钟
Testing Independence10分钟
Generalization22分钟
Goodness of Fit Testing11分钟
2 个练习
Module 3 Homework30分钟
Module 3 Quiz30分钟
4

4

完成时间为 4 小时

Techniques

完成时间为 4 小时
16 个视频 (总计 153 分钟)
16 个视频
Simpson's Paradox, more examples9分钟
Weighting8分钟
CMH test15分钟
Case Control Sampling13分钟
Exact inference for The Odds Ratio8分钟
Matched 2x2 Tables3分钟
Dependence and Marginal Homogeneity8分钟
Estimation of the Marginal Difference in Proportions4分钟
Odds and Ends for Matched 2x2 Tables14分钟
the sign test7分钟
the sign rank test10分钟
the rank sum test12分钟
Poisson distribution9分钟
Poisson likelihood9分钟
Poisson P-value calculation7分钟
2 个练习
Module 4 Homework30分钟
Module 4 Quiz30分钟

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关于 Advanced Statistics for Data Science 专项课程

Fundamental concepts in probability, statistics and linear models are primary building blocks for data science work. Learners aspiring to become biostatisticians and data scientists will benefit from the foundational knowledge being offered in this specialization. It will enable the learner to understand the behind-the-scenes mechanism of key modeling tools in data science, like least squares and linear regression. This specialization starts with Mathematical Statistics bootcamps, specifically concepts and methods used in biostatistics applications. These range from probability, distribution, and likelihood concepts to hypothesis testing and case-control sampling. This specialization also linear models for data science, starting from understanding least squares from a linear algebraic and mathematical perspective, to statistical linear models, including multivariate regression using the R programming language. These courses will give learners a firm foundation in the linear algebraic treatment of regression modeling, which will greatly augment applied data scientists' general understanding of regression models. This specialization requires a fair amount of mathematical sophistication. Basic calculus and linear algebra are required to engage in the content....
Advanced Statistics for Data Science

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