このコースについて
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次における5の4コース

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

約30時間で修了

推奨:5 weeks of study, 5-7 hours/week...

英語

字幕:英語, 韓国語
User
このCourseを受講している学習者は
  • Biostatisticians
  • Data Scientists
  • Biologists
  • User Experience Researchers
  • Machine Learning Engineers

習得するスキル

Bayesian StatisticsBayesian Linear RegressionBayesian InferenceR Programming
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シラバス - 本コースの学習内容

1
1時間で修了

About the Specialization and the Course

1件のビデオ (合計2分), 4 readings
1件のビデオ
4件の学習用教材
About Statistics with R Specialization10 分
About Bayesian Statistics10 分
Pre-requisite Knowledge10 分
Special Thanks2 分
6時間で修了

The Basics of Bayesian Statistics

9件のビデオ (合計41分), 4 readings, 3 quizzes
9件のビデオ
Conditional Probabilities and Bayes' Rule2 分
Bayes' Rule and Diagnostic Testing6 分
Bayes Updating2 分
Bayesian vs. frequentist definitions of probability4 分
Inference for a Proportion: Frequentist Approach3 分
Inference for a Proportion: Bayesian Approach7 分
Effect of Sample Size on the Posterior2 分
Frequentist vs. Bayesian Inference9 分
4件の学習用教材
Module Learning Objectives2 時間
About Lab Choices10 分
Week 1 Lab Instructions (RStudio)2 時間
Week 1 Lab Instructions (RStudio Cloud)10 分
3の練習問題
Week 1 Lab12 分
Week 1 Practice Quiz20 分
Week 1 Quiz20 分
2
7時間で修了

Bayesian Inference

10件のビデオ (合計45分), 3 readings, 3 quizzes
10件のビデオ
From the Discrete to the Continuous5 分
Elicitation6 分
Conjugacy4 分
Inference on a Binomial Proportion5 分
The Gamma-Poisson Conjugate Families6 分
The Normal-Normal Conjugate Families3 分
Non-Conjugate Priors4 分
Credible Intervals3 分
Predictive Inference4 分
3件の学習用教材
Module Learning Objectives2 時間
Week 2 Lab Instructions (RStudio)3 時間
Week 1 Lab Instructions (RStudio Cloud)10 分
3の練習問題
Week 2 Lab28 分
Week 2 Practice Quiz20 分
Week 2 Quiz40 分
3
8時間で修了

Decision Making

14件のビデオ (合計75分), 3 readings, 3 quizzes
14件のビデオ
Losses and decision making3 分
Working with loss functions6 分
Minimizing expected loss for hypothesis testing5 分
Posterior probabilities of hypotheses and Bayes factors6 分
The Normal-Gamma Conjugate Family6 分
Inference via Monte Carlo Sampling3 分
Predictive Distributions and Prior Choice5 分
Reference Priors7 分
Mixtures of Conjugate Priors and MCMC6 分
Hypothesis Testing: Normal Mean with Known Variance7 分
Comparing Two Paired Means Using Bayes' Factors6 分
Comparing Two Independent Means: Hypothesis Testing3 分
Comparing Two Independent Means: What to Report?5 分
3件の学習用教材
Module Learning Objectives2 時間
Week 3 Lab Instructions (RStudio)3 時間
Week 3 Lab Instructions (RStudio Cloud)10 分
3の練習問題
Week 3 Lab22 分
Week 3 Practice Quiz16 分
Week 3 Quiz40 分
4
8時間で修了

Bayesian Regression

11件のビデオ (合計72分), 3 readings, 3 quizzes
11件のビデオ
Bayesian simple linear regression8 分
Checking for outliers4 分
Bayesian multiple regression4 分
Model selection criteria5 分
Bayesian model uncertainty7 分
Bayesian model averaging7 分
Stochastic exploration8 分
Priors for Bayesian model uncertainty8 分
R demo: crime and punishment9 分
Decisions under model uncertainty7 分
3件の学習用教材
Module Learning Objectives2 時間
Week 4 Lab Instructions (RStudio Cloud)3 時間
Week 4 Lab Instructions (RStudio Cloud)10 分
3の練習問題
Week 4 Lab22 分
Week 4 Practice Quiz20 分
Week 4 Quiz40 分
3.9
184件のレビューChevron Right

24%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

18%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

ベイズ統計 からの人気レビュー

by RRSep 21st 2017

Great course. Difficult to apprehend sometimes as the Frequentist paradigm is learned first but once you get it, it is really amazing to see the believe update in action with data.

by GHApr 10th 2018

I like this course a lot. Explanations are clear and much of the (unnecessarily heavyweight) maths is glossed over. I particularly liked the sections on Bayesian model selection.

講師

Avatar

Mine Çetinkaya-Rundel

Associate Professor of the Practice
Department of Statistical Science
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David Banks

Professor of the Practice
Statistical Science
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Colin Rundel

Assistant Professor of the Practice
Statistical Science
Avatar

Merlise A Clyde

Professor
Department of Statistical Science

デューク大学(Duke University)について

Duke University has about 13,000 undergraduate and graduate students and a world-class faculty helping to expand the frontiers of knowledge. The university has a strong commitment to applying knowledge in service to society, both near its North Carolina campus and around the world....

Statistics with R専門講座について

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

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

  • We assume you have knowledge equivalent to the prior courses in this specialization.

  • 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.

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。