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。
您将获得的技能
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
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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
该课程共有4个模块
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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。'
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Chaitanya A.
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学生评论
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FJ
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.
GG
已于 Dec 4, 2019审阅
It is absolutely great. Instructors are veeeery pasionated with what they do, and the course material is very good.I really like this course.
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.
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。