이 강좌에 대하여

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학습자 경력 결과

33%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

22%

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 2번째 강좌:

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

초급 단계

완료하는 데 약 15시간 필요

영어

자막: 영어, 한국어

귀하가 습득할 기술

Statistical InferenceStatistical Hypothesis TestingR Programming

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제공자:

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듀크대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up93%(5,728개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 20분 필요

About the Specialization and the Course

완료하는 데 20분 필요
2 개의 읽기 자료
2개의 읽기 자료
About Statistics with R Specialization10m
More about Inferential Statistics10m
완료하는 데 3시간 필요

Central Limit Theorem and Confidence Interval

완료하는 데 3시간 필요
7개 동영상 (총 65분), 6 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
7개의 동영상
Sampling Variability and CLT20m
CLT (for the mean) examples10m
Confidence Interval (for a mean)11m
Accuracy vs. Precision7m
Required Sample Size for ME4m
CI (for the mean) examples5m
6개의 읽기 자료
Lesson Learning Objectives10m
Lesson Learning Objectives10m
Week 1 Suggested Readings and Practice Exercises10m
About Lab Choices10m
Week 1 Lab Instructions (RStudio)10m
Week 1 Lab Instructions (RStudio Cloud)10m
3개 연습문제
Week 1 Practice Quiz12m
Week 1 Quiz14m
Week 1 Lab12m
2

2

완료하는 데 2시간 필요

Inference and Significance

완료하는 데 2시간 필요
7개 동영상 (총 59분), 5 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
7개의 동영상
Hypothesis Testing (for a mean)14m
HT (for the mean) examples9m
Inference for Other Estimators10m
Decision Errors8m
Significance vs. Confidence Level6m
Statistical vs. Practical Significance7m
5개의 읽기 자료
Lesson Learning Objectives10m
Lesson Learning Objectives10m
Week 2 Suggested Readings and Practice Exercises10m
Week 2 Lab Instructions (RStudio)10m
Week 2 Lab Instructions (RStudio Cloud)10m
3개 연습문제
Week 2 Practice Quiz10m
Week 2 Quiz16m
Week 2 Lab12m
3

3

완료하는 데 3시간 필요

Inference for Comparing Means

완료하는 데 3시간 필요
11개 동영상 (총 84분), 5 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
11개의 동영상
t-distribution7m
Inference for a mean9m
Inference for comparing two independent means8m
Inference for comparing two paired means9m
Power11m
Comparing more than two means6m
ANOVA9m
Conditions for ANOVA2m
Multiple comparisons6m
Bootstrapping8m
5개의 읽기 자료
Lesson Learning Objectives10m
Lesson Learning Objectives10m
Week 3 Suggested Readings and Practice Exercises10m
Week 3 Lab Instructions (RStudio)10m
Week 3 Lab Instructions (RStudio Cloud)10m
3개 연습문제
Week 3 Practice Quiz16m
Week 3 Quiz28m
Week 3 Lab14m
4

4

완료하는 데 4시간 필요

Inference for Proportions

완료하는 데 4시간 필요
11개 동영상 (총 118분), 5 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
11개의 동영상
Sampling Variability and CLT for Proportions15m
Confidence Interval for a Proportion9m
Hypothesis Test for a Proportion9m
Estimating the Difference Between Two Proportions17m
Hypothesis Test for Comparing Two Proportions13m
Small Sample Proportions10m
Examples4m
Comparing Two Small Sample Proportions5m
Chi-Square GOF Test14m
The Chi-Square Independence Test11m
5개의 읽기 자료
Lesson Learning Objectives10m
Lesson Learning Objectives10m
Week 4 Suggested Readings and Practice Exercises10m
Week 4 Lab Instructions (RStudio)10m
Week 4 Lab Instructions (RStudio Cloud)10m
3개 연습문제
Week 4 Practice Quiz18m
Week 4 Quiz24m
Week 4 Lab26m

Statistics with R 특화 과정 정보

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

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

  • 구독하는 경우, 취소해도 요금이 청구되지 않는 7일간의 무료 평가판을 이용할 수 있습니다. 해당 기간이 지난 후에는 환불이 되지 않지만, 언제든 구독을 취소할 수 있습니다. 전체 환불 정책 보기.

  • 예, Coursera에서는 수업료를 낼 수 없는 학습자를 위해 재정 지원을 제공합니다. 왼쪽에 있는 등록 버튼 아래 재정 지원 링크를 클릭하면 지원할 수 있습니다. 신청서를 작성하라는 메시지가 표시되며 승인되면 알림을 받습니다. 성취 프로젝트를 포함하여 전문 분야의 각 강좌에서 이 단계를 완료해야 합니다. 자세히 알아보기.

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  • 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.

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