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
91%
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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
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- 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
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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
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.
RZ
已于 Apr 1, 2020审阅
This is a very great course. Statistics by itself is a very powerful tool for solving real world problems. Combine it with the knowledge of Python, there no limit to what you can achieve.
VD
已于 Aug 7, 2022审阅
Useful course to learn basic concepts of inferential statistical analysis. However, I would expect more Python exercises/assignments than the essay-type writing assignment.
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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。