Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

22%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

17%

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. 35 horas para completar
Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

Bayesian StatisticsBayesian Linear RegressionBayesian InferenceR Programming

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ofrecido por

Placeholder

Universidad Duke

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up78%(3,500 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

1 hora para completar

About the Specialization and the Course

1 hora para completar
1 video (Total 2 minutos), 4 lecturas
4 lecturas
About Statistics with R Specialization10m
About Bayesian Statistics10m
Pre-requisite Knowledge10m
Special Thanks2m
6 horas para completar

The Basics of Bayesian Statistics

6 horas para completar
9 videos (Total 41 minutos), 4 lecturas, 3 cuestionarios
9 videos
Conditional Probabilities and Bayes' Rule2m
Bayes' Rule and Diagnostic Testing6m
Bayes Updating2m
Bayesian vs. frequentist definitions of probability4m
Inference for a Proportion: Frequentist Approach3m
Inference for a Proportion: Bayesian Approach7m
Effect of Sample Size on the Posterior2m
Frequentist vs. Bayesian Inference9m
4 lecturas
Module Learning Objectives2h
About Lab Choices10m
Week 1 Lab Instructions (RStudio)2h
Week 1 Lab Instructions (RStudio Cloud)10m
3 ejercicios de práctica
Week 1 Lab30m
Week 1 Practice Quiz20m
Week 1 Quiz30m
Semana
2

Semana 2

7 horas para completar

Bayesian Inference

7 horas para completar
10 videos (Total 45 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios
10 videos
From the Discrete to the Continuous5m
Elicitation6m
Conjugacy4m
Inference on a Binomial Proportion5m
The Gamma-Poisson Conjugate Families6m
The Normal-Normal Conjugate Families3m
Non-Conjugate Priors4m
Credible Intervals3m
Predictive Inference4m
3 lecturas
Module Learning Objectives2h
Week 2 Lab Instructions (RStudio)3h
Week 1 Lab Instructions (RStudio Cloud)10m
3 ejercicios de práctica
Week 2 Lab30m
Week 2 Practice Quiz20m
Week 2 Quiz40m
Semana
3

Semana 3

8 horas para completar

Decision Making

8 horas para completar
14 videos (Total 75 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios
14 videos
Losses and decision making3m
Working with loss functions6m
Minimizing expected loss for hypothesis testing5m
Posterior probabilities of hypotheses and Bayes factors6m
The Normal-Gamma Conjugate Family6m
Inference via Monte Carlo Sampling3m
Predictive Distributions and Prior Choice5m
Reference Priors7m
Mixtures of Conjugate Priors and MCMC6m
Hypothesis Testing: Normal Mean with Known Variance7m
Comparing Two Paired Means Using Bayes' Factors6m
Comparing Two Independent Means: Hypothesis Testing3m
Comparing Two Independent Means: What to Report?5m
3 lecturas
Module Learning Objectives2h
Week 3 Lab Instructions (RStudio)3h
Week 3 Lab Instructions (RStudio Cloud)10m
3 ejercicios de práctica
Week 3 Lab30m
Week 3 Practice Quiz16m
Week 3 Quiz40m
Semana
4

Semana 4

8 horas para completar

Bayesian Regression

8 horas para completar
11 videos (Total 72 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios
11 videos
Bayesian simple linear regression8m
Checking for outliers4m
Bayesian multiple regression4m
Model selection criteria5m
Bayesian model uncertainty7m
Bayesian model averaging7m
Stochastic exploration8m
Priors for Bayesian model uncertainty8m
R demo: crime and punishment9m
Decisions under model uncertainty7m
3 lecturas
Module Learning Objectives2h
Week 4 Lab Instructions (RStudio Cloud)3h
Week 4 Lab Instructions (RStudio Cloud)10m
3 ejercicios de práctica
Week 4 Lab22m
Week 4 Practice Quiz20m
Week 4 Quiz40m

Reseñas

Principales reseñas sobre ESTADÍSTICA BAYESIANA

Ver todas las reseñas

Acerca de Programa especializado: Statistics with R

Statistics with R

Preguntas Frecuentes

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