在本课程中，我们将探讨使用数据进行估计和评估理论的基本原则。我们将分析分类数据和定量数据，从一个群体的技术开始，扩展到处理两个群体的比较。我们将学习如何构建置信区间。我们还将使用样本数据来评估关于参数值的理论是否与数据一致。主要重点是适当解释推论结果。
使用 Python 进行推理统计分析
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您将学到什么
确定计算各自人口参数置信区间所需的假设。
用 Python 创建置信区间并解释结果。
复习在分析真实数据时如何逐步应用和解释推理程序。
用 Python 进行假设检验并解释结果。
要了解的详细信息
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 用 Python 进行统计 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
在第一周，我们将回顾课程大纲，了解未来几周要掌握的各种概念和目标。在 Python 方面，我们将回顾本系列第一门课程中的一些高级概念、Python 的统计环境，并学习 Python 的中级概念。所有关于评分、先决条件和期望的课程信息都在课程大纲中，您可以在课程资源页面找到更多信息。
涵盖的内容
6个视频7篇阅读材料1个作业1个讨论话题3个非评分实验室
在第二周，我们将学习通过置信区间估计人口参数。我们将向您介绍五种不同类型的人口参数、计算这五种参数的置信区间所需的假设，以及如何计算置信区间。整周都会有小测验来测试您的理解程度。此外，您还将学习如何在 Python 中创建置信区间。
涵盖的内容
10个视频5篇阅读材料3个作业6个非评分实验室
在第三周，我们将学习如何使用上一周介绍的五种不同的分析方法来检验各种假设。我们将讨论假设检验中各种因素和假设的重要性，并学习如何解释结果。我们还将复习如何区分哪种程序适合当前的研究问题。 本周还将进行小测验和互评，以测试您的理解程度。
涵盖的内容
10个视频2篇阅读材料2个作业1次同伴评审1个讨论话题6个非评分实验室
在本课程的最后一周，我们将通过几个例子和案例研究来说明前几周所讨论的推论程序的应用。学员们将看到与我们迄今为止讨论过的研究设计和数据集相关的精心设计的研究问题示例，通过置信区间估计和正式假设检验，我们将制定对这些问题的推理回答。
涵盖的内容
6个视频5篇阅读材料1个作业
获得职业证书
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状态：免费试用University of Michigan
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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R
5
已于 Jan 21, 2021审阅
Very good course content and mentors & teachers. The course content was very structured. I learnt a lot from the course and gained skills which will definitely gonna help me in future.
FJ
5
已于 Jun 21, 2019审阅
A very in-depth learning material for inferential statistics. Very good explanation of p-value which clarifies some of the prevailing misunderstandings.
AA
5
已于 May 27, 2020审阅
The best part of this that it is designed in a way that it encourages people to dig deeper and explore more. The instructors have done a great job in making the curriculam this good.
常见问题
要获取课程资料、作业和证书，您需要在注册课程时购买证书体验。 您可以尝试免费试听，或申请资助。课程可能提供 "完整课程，无证书"。通过该选项，您可以查看所有课程资料，提交必要的评估，并获得最终成绩。这也意味着您无法购买证书体验。
注册课程后，您就可以访问专项课程中的所有课程，完成作业后还可以获得证书。您的电子证书将添加到您的 "成就 "页面--在那里，您可以打印证书或将其添加到您的 LinkedIn 个人资料中。
是的。在特定的学习课程中，如果您付不起注册费，可以申请助学金或奖学金。如果您选择的学习课程有助学金或奖学金，您可以在说明页面找到申请链接。
更多问题
提供助学金，
¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业，将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。