This course introduces statistical inference, sampling distributions, and confidence intervals. Students will learn how to define and construct good estimators, method of moments estimation, maximum likelihood estimation, and methods of constructing confidence intervals that will extend to more general settings.
Data Science Foundations: Statistical Inference専門講座コロラド大学ボルダー校（University of Colorado Boulder）このコースについて
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柔軟性のある期限
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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。
中級レベル
Sequence in calculus up through Calculus II (preferably multivariate calculus) and some programming experience in R.
約26時間で修了
英語
字幕：英語
学習内容
Identify characteristics of “good” estimators and be able to compare competing estimators.
Construct sound estimators using the techniques of maximum likelihood and method of moments estimation.
Construct and interpret confidence intervals for one and two population means, one and two population proportions, and a population variance.
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提供：
コロラド大学ボルダー校（University of Colorado Boulder）
CU-Boulder is a dynamic community of scholars and learners on one of the most spectacular college campuses in the country. As one of 34 U.S. public institutions in the prestigious Association of American Universities (AAU), we have a proud tradition of academic excellence, with five Nobel laureates and more than 50 members of prestigious academic academies.
修士号の取得を目指しましょう
この コース は コロラド大学ボルダー校（University of Colorado Boulder） の100%オンラインの Master of Science in Data Science の一部です。
プログラムのすべてで認定されれば、それらのコースが学位学習に加算されます。
シラバス - 本コースの学習内容
7時間で修了
Point Estimation
In this module you will learn how to estimate parameters from a large population based only on information from a small sample. You will learn about desirable properties that can be used to help you to differentiate between good and bad estimators. We will review the concepts of expectation, variance, and covariance, and you will be introduced to a formal, yet intuitive, method of estimation known as the "method of moments".
7時間で修了
10件のビデオ （合計142分）, 11 学習用教材, 4 個のテスト
3時間で修了
Maximum Likelihood Estimation
3時間で修了
5件のビデオ （合計67分）, 5 学習用教材, 2 個のテスト
5時間で修了
Large Sample Properties of Maximum Likelihood Estimators
In this module we will explore large sample properties of maximum likelihood estimators including asymptotic unbiasedness and asymptotic normality. We will learn how to compute the “Cramér–Rao lower bound” which gives us a benchmark for the smallest possible variance for an unbiased estimator.
5時間で修了
5件のビデオ （合計100分）, 5 学習用教材, 2 個のテスト
7時間で修了
Confidence Intervals Involving the Normal Distribution
7時間で修了
5件のビデオ （合計99分）, 5 学習用教材, 3 個のテスト
Data Science Foundations: Statistical Inference専門講座について
This program is designed to provide the learner with a solid foundation in probability theory to prepare for the broader study of statistics. It will also introduce the learner to the fundamentals of statistics and statistical theory and will equip the learner with the skills required to perform fundamental statistical analysis of a data set in the R programming language.
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？
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？
学資援助はありますか？
さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。
