Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

21%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

15%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio
Aprox. 12 horas para completar
Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

StatisticsBayesian StatisticsBayesian InferenceR Programming

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Instructor

ofrecido por

Placeholder

Universidad de California en Santa Cruz

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up91%(9,064 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

3 horas para completar

Probability and Bayes' Theorem

3 horas para completar
8 videos (Total 38 minutos), 4 lecturas, 5 cuestionarios
8 videos
Lesson 1.1 Classical and frequentist probability6m
Lesson 1.2 Bayesian probability and coherence3m
Lesson 2.1 Conditional probability4m
Lesson 2.2 Bayes' theorem6m
Lesson 3.1 Bernoulli and binomial distributions5m
Lesson 3.2 Uniform distribution5m
Lesson 3.3 Exponential and normal distributions2m
4 lecturas
Module 1 objectives, assignments, and supplementary materials3m
Background for Lesson 110m
Supplementary material for Lesson 23m
Supplementary material for Lesson 320m
5 ejercicios de práctica
Lesson 130m
Lesson 212m
Lesson 3.130m
Lesson 3.2-3.310m
Module 1 Honors15m
Semana
2

Semana 2

3 horas para completar

Statistical Inference

3 horas para completar
11 videos (Total 59 minutos), 5 lecturas, 4 cuestionarios
11 videos
Lesson 4.2 Likelihood function and maximum likelihood7m
Lesson 4.3 Computing the MLE3m
Lesson 4.4 Computing the MLE: examples4m
Introduction to R6m
Plotting the likelihood in R4m
Plotting the likelihood in Excel4m
Lesson 5.1 Inference example: frequentist4m
Lesson 5.2 Inference example: Bayesian6m
Lesson 5.3 Continuous version of Bayes' theorem4m
Lesson 5.4 Posterior intervals7m
5 lecturas
Module 2 objectives, assignments, and supplementary materials3m
Background for Lesson 410m
Supplementary material for Lesson 45m
Background for Lesson 510m
Supplementary material for Lesson 510m
4 ejercicios de práctica
Lesson 48m
Lesson 5.1-5.230m
Lesson 5.3-5.430m
Module 2 Honors6m
Semana
3

Semana 3

3 horas para completar

Priors and Models for Discrete Data

3 horas para completar
9 videos (Total 66 minutos), 2 lecturas, 4 cuestionarios
9 videos
Lesson 6.2 Prior predictive: binomial example5m
Lesson 6.3 Posterior predictive distribution4m
Lesson 7.1 Bernoulli/binomial likelihood with uniform prior3m
Lesson 7.2 Conjugate priors4m
Lesson 7.3 Posterior mean and effective sample size7m
Data analysis example in R12m
Data analysis example in Excel16m
Lesson 8.1 Poisson data8m
2 lecturas
Module 3 objectives, assignments, and supplementary materials3m
R and Excel code from example analysis10m
4 ejercicios de práctica
Lesson 630m
Lesson 715m
Lesson 815m
Module 3 Honors8m
Semana
4

Semana 4

3 horas para completar

Models for Continuous Data

3 horas para completar
9 videos (Total 69 minutos), 5 lecturas, 5 cuestionarios
9 videos
Lesson 10.1 Normal likelihood with variance known3m
Lesson 10.2 Normal likelihood with variance unknown3m
Lesson 11.1 Non-informative priors8m
Lesson 11.2 Jeffreys prior3m
Linear regression in R17m
Linear regression in Excel (Analysis ToolPak)13m
Linear regression in Excel (StatPlus by AnalystSoft)14m
Conclusion1m
5 lecturas
Module 4 objectives, assignments, and supplementary materials3m
Supplementary material for Lesson 1010m
Supplementary material for Lesson 115m
Background for Lesson 1210m
R and Excel code for regression5m
5 ejercicios de práctica
Lesson 912m
Lesson 1020m
Lesson 1110m
Regression15m
Module 4 Honors6m

Reseñas

Principales reseñas sobre BAYESIAN STATISTICS: FROM CONCEPT TO DATA ANALYSIS

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Preguntas Frecuentes

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.