This course introduces statistical inference, sampling distributions, and confidence intervals. Students will learn how to define and construct good estimators, method of moments estimation, maximum likelihood estimation, and methods of constructing confidence intervals that will extend to more general settings.
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Data Science Foundations: Statistical Inference 특화 과정콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스이 강좌에 대하여
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다음 특화 과정의 3개 강좌 중 2번째 강좌:
중급 단계
Sequence in calculus up through Calculus II (preferably multivariate calculus) and some programming experience in R.
완료하는 데 약 26시간 필요
영어
자막: 영어
배울 내용
Identify characteristics of “good” estimators and be able to compare competing estimators.
Construct sound estimators using the techniques of maximum likelihood and method of moments estimation.
Construct and interpret confidence intervals for one and two population means, one and two population proportions, and a population variance.
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콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스
CU-Boulder is a dynamic community of scholars and learners on one of the most spectacular college campuses in the country. As one of 34 U.S. public institutions in the prestigious Association of American Universities (AAU), we have a proud tradition of academic excellence, with five Nobel laureates and more than 50 members of prestigious academic academies.
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이 강좌은(는) 콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스의 100% 온라인 Master of Science in Data Science 중 일부입니다.
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강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 7시간 필요
Point Estimation
In this module you will learn how to estimate parameters from a large population based only on information from a small sample. You will learn about desirable properties that can be used to help you to differentiate between good and bad estimators. We will review the concepts of expectation, variance, and covariance, and you will be introduced to a formal, yet intuitive, method of estimation known as the "method of moments".
완료하는 데 7시간 필요
10개 동영상 (총 142분), 11 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
완료하는 데 3시간 필요
Maximum Likelihood Estimation
완료하는 데 3시간 필요
5개 동영상 (총 67분), 5 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
완료하는 데 5시간 필요
Large Sample Properties of Maximum Likelihood Estimators
In this module we will explore large sample properties of maximum likelihood estimators including asymptotic unbiasedness and asymptotic normality. We will learn how to compute the “Cramér–Rao lower bound” which gives us a benchmark for the smallest possible variance for an unbiased estimator.
완료하는 데 5시간 필요
5개 동영상 (총 100분), 5 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
완료하는 데 7시간 필요
Confidence Intervals Involving the Normal Distribution
완료하는 데 7시간 필요
5개 동영상 (총 99분), 5 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
Data Science Foundations: Statistical Inference 특화 과정 정보
This program is designed to provide the learner with a solid foundation in probability theory to prepare for the broader study of statistics. It will also introduce the learner to the fundamentals of statistics and statistical theory and will equip the learner with the skills required to perform fundamental statistical analysis of a data set in the R programming language.
자주 묻는 질문
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