概率与统计：p 还是不 p？

Q: 我什么时候能看到讲座和作业？

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位教师：Dr James Abdey

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6个模块

深入了解一个主题并学习基础知识。

4.6

（1,491 条评论）

初级等级

无需具备相关经验

灵活的计划

2 周在 10 小时一周

自行安排学习进度

95%

大多数学生喜欢此课程

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作业

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该课程共有6个模块

我们生活在一个充满不确定性和复杂性的世界里，但我们却不得不不断地在未来结果不确定的情况下做出决策。事实上，我们应该警惕 "黑天鹅"--低概率高影响的事件。研究，还是不研究？投资，还是不投资？结婚，还是不结婚？虽然不确定性让决策变得困难，但它至少让生活变得精彩！如果整个未来都能预先知道，那么就不会有惊喜的因素了。无论是好的未来还是坏的未来，它都将是一个已知的未来。在本课程中，我们将考虑许多有用的工具来处理不确定性，帮助我们做出明智的（从而更好的）决策--这是终生做好决策的基本技能。主要内容包括用概率量化不确定性、描述性统计、均值和比例的点估计和区间估计、假设检验的基础知识，以及整个课程中关键术语和概念的一些多元应用。

涵盖的内容

8个视频6篇阅读材料1个作业

8个视频总计67分钟

欢迎光临3分钟
1.1 蒙蒂-霍尔问题9分钟
1.2 不确定性下的决策制定10分钟
1.3 新闻中的不确定性9分钟
1.4 简单与复杂--模型的必要性10分钟
1.5 假设安全吗？当心，模型假设出错！9分钟
1.6 课程路线图9分钟
第一周总结和主要收获4分钟

6篇阅读材料总计60分钟

1.1 蒙蒂-霍尔问题10分钟
1.2 不确定性下的决策制定10分钟
1.3 新闻中的不确定性10分钟
1.4 简单与复杂--模型的必要性10分钟
1.5 假设安全吗？当心，模型假设出错！10分钟
1.6 课程路线图10分钟

1个作业总计30分钟

第一周测验30分钟

涵盖的内容

7个视频6篇阅读材料1个作业

7个视频总计74分钟

2.1 概率原理13分钟
2.2 简单概率分布11分钟
2.3 随机变量的期望值13分钟
2.4 贝叶斯更新11分钟
2.5 个参数9分钟
2.6 动物园分布11分钟
第二周总结和主要收获4分钟

6篇阅读材料总计60分钟

2.1 概率原理10分钟
2.2 简单概率分布10分钟
2.3 随机变量的期望值10分钟
2.4 贝叶斯更新10分钟
2.5 个参数10分钟
2.6 动物园分布10分钟

1个作业总计30分钟

第二周测验30分钟

涵盖的内容

7个视频6篇阅读材料1个作业1次同伴评审

7个视频总计77分钟

3.1 变量分类！11分钟
3.2 数据可视化11分钟
3.3 描述性统计--中心倾向测量法13分钟
3.4 描述性统计 - 差异度量10分钟
3.5 正态分布11分钟
3.6 随机变量的方差13分钟
第三周总结和主要收获5分钟

6篇阅读材料总计60分钟

3.1 变量分类！10分钟
3.2 数据可视化10分钟
3.3 描述性统计--中心倾向测量法10分钟
3.4 描述性统计 - 差异度量10分钟
3.5 正态分布10分钟
3.6 随机变量的方差10分钟

1个作业

第三周测验0分钟

1次同伴评审总计60分钟

作业一：描述性统计60分钟

涵盖的内容

7个视频6篇阅读材料1个作业

7个视频总计78分钟

4.1 采样简介12分钟
4.2 随机抽样11分钟
4.3 进一步随机抽样12分钟
4.4 采样分布11分钟
4.5 样本平均值的抽样分布11分钟
4.6 置信区间13分钟
第四周总结和主要收获5分钟

6篇阅读材料总计60分钟

4.1 采样简介10分钟
4.2 随机抽样10分钟
4.3 进一步随机抽样10分钟
4.4 采样分布10分钟
4.5 样本平均值的抽样分布10分钟
4.6 置信区间10分钟

1个作业

第四周测验0分钟

涵盖的内容

7个视频6篇阅读材料1个作业1次同伴评审

7个视频总计77分钟

5.1 统计陪审团12分钟
5.2 第一类和第二类错误11分钟
5.3 P 值、效应大小和样本量影响因素13分钟
5.4 检验总体均值说法11分钟
5.5 中心极限定理11分钟
5.6 比例：置信区间和假设检验12分钟
第五周总结和主要收获5分钟

6篇阅读材料总计60分钟

5.1 统计陪审团10分钟
5.2 第一类和第二类错误10分钟
5.3 P 值、效应大小和样本量影响因素10分钟
5.4 检验总体均值说法10分钟
5.5 中心极限定理10分钟
5.6 比例：置信区间和假设检验10分钟

1个作业

第五周测验0分钟

1次同伴评审总计60分钟

作业二：假设检验60分钟

涵盖的内容

6个视频6篇阅读材料1个作业

6个视频总计70分钟

6.1 决策树分析法13分钟
6.2 风险9分钟
6.3 线性回归12分钟
6.4 线性编程11分钟
6.5 蒙特卡罗模拟14分钟
6.6 课程概述和下一步计划8分钟

6篇阅读材料总计60分钟

6.1 决策树分析法10分钟
6.2 风险10分钟
6.3 线性回归10分钟
6.4 线性编程10分钟
6.5 蒙特卡罗模拟10分钟
与伦敦大学一起继续学习10分钟

1个作业

第六周测验0分钟

为学位做准备

学习 University of London 的这个课程，您可以预览相关学位课程计划中的主题、材料和授课教师，以便您确定该主题或大学是否适合您。

位教师

授课教师评分

4.8 (472个评价)

Dr James Abdey

University of London

2 门课程89,457 名学生

提供方

University of London

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状态：免费试用
Johns Hopkins University
What are the Chances? Probability and Uncertainty in Statistics
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An Intuitive Introduction to Probability
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Modeling Risk and Realities
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状态：免费试用
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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

4.6

1,491 条评论

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74.84%
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已于 Jan 29, 2021审阅

This is a fantastic introductory course! Hats off to the instructor! As he suggests at the end of the course, this is the beginning for anyone interested in studying uncertainty!

已于 Sep 21, 2020审阅

Recommend way more than statistics for international business - that one is terrible. Everything is explained in a slow, fun way. Absolutely loved it. Better than the teachers at my University!

已于 Dec 14, 2019审阅

It has been an enlightening course and has taught me that in order to make appropriate decisions in life, which is full of uncertainties, probability comes in handy.

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