Análise estatística inferencial com Python

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Análise estatística inferencial com Python

Descrição

Neste curso, exploraremos os princípios básicos por trás do uso de dados para estimativa e avaliação de teorias. Analisaremos dados categóricos e dados quantitativos, começando com técnicas de uma população e expandindo para lidar com comparações de duas populações. Aprenderemos como construir intervalos de confiança. Também usaremos dados de amostra para avaliar se uma teoria sobre o valor de um parâmetro é ou não consistente com os dados. Um foco principal será a interpretação apropriada dos resultados inferenciais.

 

Certificados compartilháveis e 100% on-line

Aproximadamente 19 horas para concluir

Curso em: Inglês

Legendas: Árabe, francês, português (europeu), chinês (simplificado), italiano, vietnamita, coreano, alemão, russo, turco, inglês, espanhol

Módulos e Conteúdo

Módulo 1: VISÃO GERAL E PROCEDIMENTOS DE INFERÊNCIA

- Nesta primeira semana, revisaremos o programa do curso e descobriremos os vários conceitos e objetivos a serem dominados nas próximas semanas. Você será apresentado aos métodos de inferência e algumas das questões de pesquisa que discutiremos no curso, bem como uma estrutura geral para tomar decisões usando dados, considerações sobre como tomar essas decisões e avaliar os erros que você pode ter cometido. .
No lado do Python, revisaremos alguns conceitos de alto nível do primeiro curso desta série, o cenário de estatísticas do Python e percorreremos os conceitos do Python de nível intermediário. Todas as informações do curso sobre notas, pré-requisitos e expectativas estão no programa do curso e você pode encontrar mais informações em nossa página de recursos do curso.

Módulo 2: INTERVALOS DE CONFIANÇA

Nesta segunda semana, aprenderemos a estimar parâmetros populacionais por meio de intervalos de confiança. Você será apresentado a cinco tipos diferentes de parâmetros populacionais, suposições necessárias para calcular um intervalo de confiança para cada um desses cinco parâmetros e como calcular intervalos de confiança. Questionários aparecerão ao longo da semana para testar sua compreensão. Além disso, você aprenderá como criar intervalos de confiança em Python.

Módulo 3: SEMANA 3 - TESTE DE HIPÓTESES

Na terceira semana, aprenderemos como testar várias hipóteses - usando os cinco métodos de análise diferentes abordados na semana anterior. Discutiremos a importância de vários fatores e suposições com testes de hipóteses e aprenderemos a interpretar nossos resultados. Também revisaremos como distinguir qual procedimento é apropriado para a questão de pesquisa em questão. Questionários e uma avaliação de colegas aparecerão ao longo da semana para testar sua compreensão.

Módulo 4: APLICAÇÃO DO ALUNO

Na última semana deste curso, examinaremos vários exemplos e estudos de caso que ilustram as aplicações dos procedimentos inferenciais discutidos nas semanas anteriores. Os alunos verão exemplos de perguntas de pesquisa bem formuladas relacionadas aos projetos de estudo e conjuntos de dados que discutimos até agora e, por meio da estimativa do intervalo de confiança e do teste formal de hipóteses, formularemos respostas inferenciais a essas perguntas.

Pré-requisitos

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