이 강좌에 대하여

최근 조회 51,227
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 3개 강좌 중 3번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계

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

완료하는 데 약 15시간 필요
영어

귀하가 습득할 기술

Bayesian StatisticsPython ProgrammingStatistical Modelstatistical regression
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 3개 강좌 중 3번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계

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

완료하는 데 약 15시간 필요
영어

제공자:

Placeholder

미시건 대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up86%(1,268개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 3시간 필요

WEEK 1 - OVERVIEW & CONSIDERATIONS FOR STATISTICAL MODELING

완료하는 데 3시간 필요
8개 동영상 (총 73분), 6 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
8개의 동영상
Fitting Statistical Models to Data with Python Guidelines5m
What Do We Mean by Fitting Models to Data?18m
Types of Variables in Statistical Modeling13m
Different Study Designs Generate Different Types of Data: Implications for Modeling9m
Objectives of Model Fitting: Inference vs. Prediction11m
Plotting Predictions and Prediction Uncertainty8m
Python Statistics Landscape2m
6개의 읽기 자료
Course Syllabus5m
Meet the Course Team!10m
Help Us Learn More About You!10m
About Our Datasets2m
Mixed effects models: Is it time to go Bayesian by default?15m
Python Statistics Landscape1m
1개 연습문제
Week 1 Assessment15m
2

2

완료하는 데 5시간 필요

WEEK 2 - FITTING MODELS TO INDEPENDENT DATA

완료하는 데 5시간 필요
6개 동영상 (총 85분), 4 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
6개의 동영상
Linear Regression Inference15m
Interview: Causation vs Correlation18m
Logistic Regression Introduction15m
Logistic Regression Inference7m
NHANES Case Study Tutorial (Linear and Logistic Regression)17m
4개의 읽기 자료
Linear Regression Models: Notation, Parameters, Estimation Methods30m
Try It Out: Continuous Data Scatterplot App15m
Importance of Data Visualization: The Datasaurus Dozen10m
Logistic Regression Models: Notation, Parameters, Estimation Methods30m
3개 연습문제
Linear Regression Quiz20m
Logistic Regression Quiz15m
Week 2 Python Assessment20m
3

3

완료하는 데 4시간 필요

WEEK 3 - FITTING MODELS TO DEPENDENT DATA

완료하는 데 4시간 필요
8개 동영상 (총 121분), 2 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
8개의 동영상
Multilevel Linear Regression Models21m
Multilevel Logistic Regression models14m
Practice with Multilevel Modeling: The Cal Poly App12m
What are Marginal Models and Why Do We Fit Them?13m
Marginal Linear Regression Models19m
Marginal Logistic Regression11m
NHANES Case Study Tutorial (Marginal and Multilevel Regression)10m
2개의 읽기 자료
Visualizing Multilevel Models10m
Likelihood Ratio Tests for Fixed Effects and Variance Components10m
2개 연습문제
Name That Model15m
Week 3 Python Assessment20m
4

4

완료하는 데 3시간 필요

WEEK 4: Special Topics

완료하는 데 3시간 필요
6개 동영상 (총 105분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
6개의 동영상
Bayesian Approaches to Statistics and Modeling15m
Bayesian Approaches Case Study: Part I13m
Bayesian Approaches Case Study: Part II19m
Bayesian Approaches Case Study - Part III23m
Bayesian in Python19m
3개의 읽기 자료
Other Types of Dependent Variables20m
Optional: A Visual Introduction to Machine Learning20m
Course Feedback10m
1개 연습문제
Week 4 Python Assessment20m

검토

FITTING STATISTICAL MODELS TO DATA WITH PYTHON의 최상위 리뷰

모든 리뷰 보기

Statistics with Python 특화 과정 정보

Statistics with Python

자주 묻는 질문

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.