このコースについて

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次における3の3コース
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中級レベル

Completion of the first two courses in this specialization; high school-level algebra

約15時間で修了
英語
字幕:英語, 韓国語

習得するスキル

Bayesian StatisticsPython ProgrammingStatistical Modelstatistical regression
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提供:

ミシガン大学(University of Michigan) ロゴ

ミシガン大学(University of Michigan)

シラバス - 本コースの学習内容

1

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3時間で修了

WEEK 1 - OVERVIEW & CONSIDERATIONS FOR STATISTICAL MODELING

3時間で修了
8件のビデオ (合計73分), 6 readings, 1 quiz
8件のビデオ
Fitting Statistical Models to Data with Python Guidelines5 分
What Do We Mean by Fitting Models to Data?18 分
Types of Variables in Statistical Modeling13 分
Different Study Designs Generate Different Types of Data: Implications for Modeling9 分
Objectives of Model Fitting: Inference vs. Prediction11 分
Plotting Predictions and Prediction Uncertainty8 分
Python Statistics Landscape2 分
6件の学習用教材
Course Syllabus5 分
Meet the Course Team!10 分
Help Us Learn More About You!10 分
About Our Datasets2 分
Mixed effects models: Is it time to go Bayesian by default?15 分
Python Statistics Landscape1 分
1の練習問題
Week 1 Assessment15 分
2

2

5時間で修了

WEEK 2 - FITTING MODELS TO INDEPENDENT DATA

5時間で修了
6件のビデオ (合計85分), 4 readings, 3 quizzes
6件のビデオ
Linear Regression Inference15 分
Interview: Causation vs Correlation18 分
Logistic Regression Introduction15 分
Logistic Regression Inference7 分
NHANES Case Study Tutorial (Linear and Logistic Regression)17 分
4件の学習用教材
Linear Regression Models: Notation, Parameters, Estimation Methods30 分
Try It Out: Continuous Data Scatterplot App15 分
Importance of Data Visualization: The Datasaurus Dozen10 分
Logistic Regression Models: Notation, Parameters, Estimation Methods30 分
3の練習問題
Linear Regression Quiz20 分
Logistic Regression Quiz15 分
Week 2 Python Assessment20 分
3

3

4時間で修了

WEEK 3 - FITTING MODELS TO DEPENDENT DATA

4時間で修了
8件のビデオ (合計121分), 2 readings, 2 quizzes
8件のビデオ
Multilevel Linear Regression Models21 分
Multilevel Logistic Regression models14 分
Practice with Multilevel Modeling: The Cal Poly App12 分
What are Marginal Models and Why Do We Fit Them?13 分
Marginal Linear Regression Models19 分
Marginal Logistic Regression11 分
NHANES Case Study Tutorial (Marginal and Multilevel Regression)10 分
2件の学習用教材
Visualizing Multilevel Models10 分
Likelihood Ratio Tests for Fixed Effects and Variance Components10 分
2の練習問題
Name That Model15 分
Week 3 Python Assessment20 分
4

4

3時間で修了

WEEK 4: Special Topics

3時間で修了
6件のビデオ (合計105分), 3 readings, 1 quiz
6件のビデオ
Bayesian Approaches to Statistics and Modeling15 分
Bayesian Approaches Case Study: Part I13 分
Bayesian Approaches Case Study: Part II19 分
Bayesian Approaches Case Study - Part III23 分
Bayesian in Python19 分
3件の学習用教材
Other Types of Dependent Variables20 分
Optional: A Visual Introduction to Machine Learning20 分
Course Feedback10 分
1の練習問題
Week 4 Python Assessment20 分

レビュー

FITTING STATISTICAL MODELS TO DATA WITH PYTHON からの人気レビュー

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Statistics with Python専門講座について

This specialization is designed to teach learners beginning and intermediate concepts of statistical analysis using the Python programming language. Learners will learn where data come from, what types of data can be collected, study data design, data management, and how to effectively carry out data exploration and visualization. They will be able to utilize data for estimation and assessing theories, construct confidence intervals, interpret inferential results, and apply more advanced statistical modeling procedures. Finally, they will learn the importance of and be able to connect research questions to the statistical and data analysis methods taught to them....
Statistics with Python

よくある質問

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • 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

  • 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。