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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- 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
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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.
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Larry W.
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Chaitanya A.
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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.
MG
已于 Aug 14, 2016审阅
Outstanding material. You can scale the difficulty and depth on the subject as you wish. Great source and references. (Recommend seeing the videos at 1.5 x speed though).
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。