課程信息

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學生職業成果

22%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

17%

通過此課程獲得實實在在的工作福利
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
第 4 門課程(共 5 門)
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
中級
完成時間大約為35 小時
英語(English)
字幕:英語(English), 韓語

您將獲得的技能

Bayesian StatisticsBayesian Linear RegressionBayesian InferenceR Programming

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提供方

杜克大学 徽標

杜克大学

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

內容評分Thumbs Up79%(3,437 個評分)Info
1

1

完成時間為 1 小時

About the Specialization and the Course

完成時間為 1 小時
1 個視頻 (總計 2 分鐘), 4 個閱讀材料
1 個視頻
4 個閱讀材料
About Statistics with R Specialization10分鐘
About Bayesian Statistics10分鐘
Pre-requisite Knowledge10分鐘
Special Thanks2分鐘
完成時間為 6 小時

The Basics of Bayesian Statistics

完成時間為 6 小時
9 個視頻 (總計 41 分鐘), 4 個閱讀材料, 3 個測驗
9 個視頻
Conditional Probabilities and Bayes' Rule2分鐘
Bayes' Rule and Diagnostic Testing6分鐘
Bayes Updating2分鐘
Bayesian vs. frequentist definitions of probability4分鐘
Inference for a Proportion: Frequentist Approach3分鐘
Inference for a Proportion: Bayesian Approach7分鐘
Effect of Sample Size on the Posterior2分鐘
Frequentist vs. Bayesian Inference9分鐘
4 個閱讀材料
Module Learning Objectives2小時
About Lab Choices10分鐘
Week 1 Lab Instructions (RStudio)2小時
Week 1 Lab Instructions (RStudio Cloud)10分鐘
3 個練習
Week 1 Lab12分鐘
Week 1 Practice Quiz20分鐘
Week 1 Quiz20分鐘
2

2

完成時間為 7 小時

Bayesian Inference

完成時間為 7 小時
10 個視頻 (總計 45 分鐘), 3 個閱讀材料, 3 個測驗
10 個視頻
From the Discrete to the Continuous5分鐘
Elicitation6分鐘
Conjugacy4分鐘
Inference on a Binomial Proportion5分鐘
The Gamma-Poisson Conjugate Families6分鐘
The Normal-Normal Conjugate Families3分鐘
Non-Conjugate Priors4分鐘
Credible Intervals3分鐘
Predictive Inference4分鐘
3 個閱讀材料
Module Learning Objectives2小時
Week 2 Lab Instructions (RStudio)3小時
Week 1 Lab Instructions (RStudio Cloud)10分鐘
3 個練習
Week 2 Lab28分鐘
Week 2 Practice Quiz20分鐘
Week 2 Quiz40分鐘
3

3

完成時間為 8 小時

Decision Making

完成時間為 8 小時
14 個視頻 (總計 75 分鐘), 3 個閱讀材料, 3 個測驗
14 個視頻
Losses and decision making3分鐘
Working with loss functions6分鐘
Minimizing expected loss for hypothesis testing5分鐘
Posterior probabilities of hypotheses and Bayes factors6分鐘
The Normal-Gamma Conjugate Family6分鐘
Inference via Monte Carlo Sampling3分鐘
Predictive Distributions and Prior Choice5分鐘
Reference Priors7分鐘
Mixtures of Conjugate Priors and MCMC6分鐘
Hypothesis Testing: Normal Mean with Known Variance7分鐘
Comparing Two Paired Means Using Bayes' Factors6分鐘
Comparing Two Independent Means: Hypothesis Testing3分鐘
Comparing Two Independent Means: What to Report?5分鐘
3 個閱讀材料
Module Learning Objectives2小時
Week 3 Lab Instructions (RStudio)3小時
Week 3 Lab Instructions (RStudio Cloud)10分鐘
3 個練習
Week 3 Lab22分鐘
Week 3 Practice Quiz16分鐘
Week 3 Quiz40分鐘
4

4

完成時間為 8 小時

Bayesian Regression

完成時間為 8 小時
11 個視頻 (總計 72 分鐘), 3 個閱讀材料, 3 個測驗
11 個視頻
Bayesian simple linear regression8分鐘
Checking for outliers4分鐘
Bayesian multiple regression4分鐘
Model selection criteria5分鐘
Bayesian model uncertainty7分鐘
Bayesian model averaging7分鐘
Stochastic exploration8分鐘
Priors for Bayesian model uncertainty8分鐘
R demo: crime and punishment9分鐘
Decisions under model uncertainty7分鐘
3 個閱讀材料
Module Learning Objectives2小時
Week 4 Lab Instructions (RStudio Cloud)3小時
Week 4 Lab Instructions (RStudio Cloud)10分鐘
3 個練習
Week 4 Lab22分鐘
Week 4 Practice Quiz20分鐘
Week 4 Quiz40分鐘

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關於 Statistics with R 專項課程

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

常見問題

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  • 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.

  • 此课程不提供大学学分,但部分大学可能会选择接受课程证书作为学分。查看您的合作院校,了解详情。Coursera 上的在线学位Mastertrack™ 证书提供获得大学学分的机会。

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