이 강좌에 대하여

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가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

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가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 5개 강좌 중 3번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
초급 단계
완료하는 데 약 27시간 필요
영어

귀하가 습득할 기술

StatisticsConfidence IntervalStatistical Hypothesis TestingR Programming

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암스테르담 대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up96%(41,752개의 평가)Info
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완료하는 데 2시간 필요

Before we get started...

완료하는 데 2시간 필요
1개 동영상 (총 4분), 11 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
1개의 동영상
11개의 읽기 자료
Hi there!10m
How to navigate this course10m
How to contribute10m
General info - What will I learn in this course?10m
Course format - How is this course structured?10m
Requirements - What resources do I need?10m
Grading - How do I pass this course?10m
Team - Who created this course?10m
Honor Code - Integrity in this course10m
Useful literature and documents10m
Research on Feedback10m
1개 연습문제
Use of your data for research30m
완료하는 데 5시간 필요

Exploring Data

완료하는 데 5시간 필요
8개 동영상 (총 53분), 5 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
8개의 동영상
1.02 Data matrix and frequency table6m
1.03 Graphs and shapes of distributions7m
1.04 Mode, median and mean6m
1.05 Range, interquartile range and box plot7m
1.06 Variance and standard deviation5m
1.07 Z-scores4m
1.08 Example6m
5개의 읽기 자료
Data and visualisation10m
Measures of central tendency and dispersion10m
Z-scores and example10m
Transcripts - Exploring data10m
About the R labs10m
1개 연습문제
Exploring Data30m
2

2

완료하는 데 3시간 필요

Correlation and Regression

완료하는 데 3시간 필요
8개 동영상 (총 49분), 6 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
8개의 동영상
2.02 Pearson's r7m
2.03 Regression - Finding the line3m
2.04 Regression - Describing the line7m
2.05 Regression - How good is the line?5m
2.06 Correlation is not causation5m
2.07 Example contingency table3m
2.08 Example Pearson's r and regression8m
6개의 읽기 자료
Correlation10m
Regression10m
Reference10m
Caveats and examples10m
Reference10m
Transcripts - Correlation and regression10m
1개 연습문제
Correlation and Regression30m
3

3

완료하는 데 3시간 필요

Probability

완료하는 데 3시간 필요
11개 동영상 (총 64분), 5 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
11개의 동영상
3.02 Probability4m
3.03 Sample space, event, probability of event and tree diagram5m
3.04 Quantifying probabilities with tree diagram5m
3.05 Basic set-theoretic concepts5m
3.06 Practice with sets7m
3.07 Union5m
3.08 Joint and marginal probabilities6m
3.09 Conditional probability4m
3.10 Independence between random events5m
3.11 More conditional probability, decision trees and Bayes' Law8m
5개의 읽기 자료
Probability & randomness10m
Sample space, events & tree diagrams10m
Probability & sets10m
Conditional probability & independence10m
Transcripts - Probability10m
1개 연습문제
Probability30m
4

4

완료하는 데 3시간 필요

Probability Distributions

완료하는 데 3시간 필요
8개 동영상 (총 52분), 5 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
8개의 동영상
4.02 Cumulative probability distributions5m
4.03 The mean of a random variable4m
4.04 Variance of a random variable6m
4.05 Functional form of the normal distribution6m
4.06 The normal distribution: probability calculations5m
4.07 The standard normal distribution8m
4.08 The binomial distribution8m
5개의 읽기 자료
Probability distributions10m
Mean and variance of a random variable10m
The normal distribution10m
The binomial distribution10m
Transcripts - Probability distributions10m
1개 연습문제
Probability distributions30m

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