このコースについて

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受講生の就業成果

22%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

17%

コースが具体的なキャリアアップにつながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
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。
次における5の4コース
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35時間で修了
英語
字幕:英語, 韓国語

習得するスキル

Bayesian StatisticsBayesian Linear RegressionBayesian InferenceR Programming

受講生の就業成果

22%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

17%

コースが具体的なキャリアアップにつながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
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中級レベル
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提供:

デューク大学(Duke University) ロゴ

デューク大学(Duke University)

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up79%(3,441 件の評価)Info
1

1

1時間で修了

About the Specialization and the Course

1時間で修了
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

6時間で修了
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

2

7時間で修了

Bayesian Inference

7時間で修了
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

3

8時間で修了

Decision Making

8時間で修了
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

4

8時間で修了

Bayesian Regression

8時間で修了
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

レビュー

ベイズ統計 からの人気レビュー

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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

  • 講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合:

    • コースは聴講オプションを提供していない可能性があります。代わりに無料トライアルをお試しいただくか、学資援助を申請することができます。
    • コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
  • 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。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

  • 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.

  • このコースでは大学の単位は付与されませんが、一部の大学ではコース修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。Coursera(コーセラ)のオンライン学位および Mastertrack™証明書は、大学の単位を取得する機会を提供します。

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。