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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- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
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Felipe M.
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''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.
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学生评论
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MN
已于 Dec 9, 2017审阅
After many years had passed since my last encounter with statistics this course proved to be quite some work to complete. Nevertheless, still a great course and definitely worth your while.
MV
已于 Apr 6, 2020审阅
Very good course for the beginners who want to learn about statistical inference, R programming. A good explanation with the helpful R exercises makes us understand the concepts very easily.
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.
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。