统计推断是从数据中得出关于群体或科学真理的结论的过程。进行推断的模式有很多，包括统计建模、数据导向策略以及在分析中明确使用设计和随机化。此外，进行推断还有广泛的理论（频数理论、贝叶斯理论、似然比理论、基于设计的理论......）和许多复杂的问题（缺失数据、观察到的和未观察到的混杂因素、偏差）。实践者往往会陷入技术、理念和细微差别的迷宫中，难以自拔。本课程以实用的方法介绍了推断的基本原理，以便完成任务。学习本课程后，学生将了解统计推断的大方向，并利用这些信息在分析数据时做出明智的选择。
统计推理
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您将学到什么
了解从数据中得出有关人群或科学真理的结论的过程
描述变异性、分布、极限和置信区间
使用 p 值、置信区间和置换检验
做出明智的数据分析决策
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
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Jennifer J.
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学生评论
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DB
已于 May 22, 2017审阅
Excellent course. After completion, I really feel like I have a great grasp of basic inferential statistics and this course introduced ideas that I had not even considered before.
AA
已于 May 10, 2020审阅
This course explores many key statistical concepts, however you are expected to extend your learning beyond the course in order to fill in any foundational gaps in statistics.
JF
已于 Oct 22, 2016审阅
Brian is a very good lecturer. Even though he is knowledgeable, he goes through everything step by step and makes sure you don't fall off the wagon at any point. I had fun doing this course!
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。