Statistical inference is the process of drawing conclusions about populations or scientific truths from data. There are many modes of performing inference including statistical modeling, data oriented strategies and explicit use of designs and randomization in analyses. Furthermore, there are broad theories (frequentists, Bayesian, likelihood, design based, …) and numerous complexities (missing data, observed and unobserved confounding, biases) for performing inference. A practitioner can often be left in a debilitating maze of techniques, philosophies and nuance. This course presents the fundamentals of inference in a practical approach for getting things done. After taking this course, students will understand the broad directions of statistical inference and use this information for making informed choices in analyzing data.
提供：
Learner Career Outcomes
43%
40%
14%
学習内容
Describe variability, distributions, limits, and confidence intervals
Make informed data analysis decisions
Understand the process of drawing conclusions about populations or scientific truths from data
Use p-values, confidence intervals, and permutation tests
習得するスキル
Learner Career Outcomes
43%
40%
14%
100%オンライン
柔軟性のある期限
約16時間で修了
英語
シラバス - 本コースの学習内容
Week 1: Probability & Expected Values
This week, we'll focus on the fundamentals including probability, random variables, expectations and more.
Week 2: Variability, Distribution, & Asymptotics
We're going to tackle variability, distributions, limits, and confidence intervals.
Week: Intervals, Testing, & Pvalues
We will be taking a look at intervals, testing, and pvalues in this lesson.
Week 4: Power, Bootstrapping, & Permutation Tests
We will begin looking into power, bootstrapping, and permutation tests.
統計的推論 からの人気レビュー
Course is compressed with lots of statistical concepts. Which is very good as most must know concepts are imparted. Lots of extra reading is required to gain all insights. Very good motivating start .
The strategy for model selection in multivariate environment should have been explained with an example. This will make the model selection process, interaction and its interpretation more clear.
講師
Brian Caffo, PhD
Professor, Biostatistics
Roger D. Peng, PhD
Associate Professor, Biostatistics
Jeff Leek, PhD
Associate Professor, Biostatisticsジョンズ・ホプキンズ大学（Johns Hopkins University）について
よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
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。
この専門講座をサブスクライブすると何を行うことができるようになりますか？
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