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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

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1

완료하는 데 3시간 필요

General Steps in Weighting

완료하는 데 3시간 필요
7개 동영상 (총 48분), 7 개의 읽기 자료, 7 개의 테스트
7개의 동영상
Quantities to Estimate8m
Goals of Estimation6m
Statistical Interpretation of Estimates10m
Coverage Problems5m
Improving Precision3m
Effects of Weighting on SEs2m
7개의 읽기 자료
Class notes + additional reading10m
Class notes10m
Class Notes10m
Class Notes10m
Class Notes10m
Class Notes10m
Class Notes10m
7개 연습문제
Introductory quiz on weights6m
Quantities4m
Goals6m
Interpretation6m
Coverage4m
Improving precision6m
Effects on SEs6m
2

2

완료하는 데 2시간 필요

Specific Steps

완료하는 데 2시간 필요
6개 동영상 (총 44분), 6 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트
6개의 동영상
Base Weights8m
Nonresponse Adjustments7m
Response Propensities4m
Tree algorithms10m
Calibration5m
6개의 읽기 자료
Class Notes10m
Class Notes10m
Class Notes10m
Class Notes10m
Class Notes10m
Class Notes10m
5개 연습문제
Overview6m
Base weights6m
Nonresponse4m
Trees4m
Calibration6m
3

3

완료하는 데 2시간 필요

Implementing the Steps

완료하는 데 2시간 필요
6개 동영상 (총 64분), 5 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
6개의 동영상
Base Weights10m
More on Base Weights13m
Nonresponse Adjustments13m
Examples of Calibration7m
Software for Poststratification14m
5개의 읽기 자료
Class Notes10m
Class Notes + Software10m
Class Notes10m
Class Notes + Software for propensity classes10m
Class Notes + Software for calibration10m
4개 연습문제
Software4m
Quiz on base weights8m
Quiz on nonresponse adjustments6m
Quiz on calibration and poststratification8m
4

4

완료하는 데 2시간 필요

Imputing for Missing Items

완료하는 데 2시간 필요
6개 동영상 (총 46분), 5 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트
6개의 동영상
Means and hotdeck7m
Regression Imputation6m
Effect on Variances9m
mice R package4m
mice example10m
5개의 읽기 자료
Class Notes10m
Class Notes10m
Class Notes10m
Class Notes10m
Class Notes + mice R package10m
5개 연습문제
Reasons for imputing6m
Means and hot deck4m
Regression imputation8m
Effects on variances8m
Imputation software12m
완료하는 데 13분 필요

Summary of Course 5

완료하는 데 13분 필요
1개 동영상 (총 3분), 1 개의 읽기 자료
1개의 동영상
1개의 읽기 자료
Class Notes10m

검토

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Survey Data Collection and Analytics 특화 과정 정보

This specialization covers the fundamentals of surveys as used in market research, evaluation research, social science and political research, official government statistics, and many other topic domains. In six courses, you will learn the basics of questionnaire design, data collection methods, sampling design, dealing with missing values, making estimates, combining data from different sources, and the analysis of survey data. In the final Capstone Project, you’ll apply the skills learned throughout the specialization by analyzing and comparing multiple data sources. Faculty for this specialisation comes from the Michigan Program in Survey Methodology and the Joint Program in Survey Methodology, a collaboration between the University of Maryland, the University of Michigan, and the data collection firm Westat, founded by the National Science Foundation and the Interagency Consortium of Statistical Policy in the U.S. to educate the next generation of survey researchers, survey statisticians, and survey methodologists. In addition to this specialization we offer short courses, a summer school, certificates, master degrees as well as PhD programs....
Survey Data Collection and Analytics

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