Description
偶然の影響を受けたデータを分析するには、統計的推論とモデリングが不可欠であり、データサイエンティストにとって不可欠です。 このコースでは、選挙予測に関する動機付けのケーススタディを通じて、これらの重要な概念を学習します。 このコースでは、推論とモデリングを適用して、投票を効果的なツールにする統計的アプローチを開発する方法を示し、Rを使用してこれを行う方法を示します。推定値と誤差のマージンを定義するために必要な概念を学び、学習します。これらを使用して比較的適切に予測を行い、予測の精度の見積もりを提供する方法。 これを学ぶと、データサイエンスに遍在する2016つの概念、信頼区間とp値を理解できるようになります。 次に、候補者が勝つ確率についてのステートメントを理解するために、ベイズモデリングについて学習します。 最後に、コースの最後に、すべてをまとめて選挙予測モデルの簡略版を再作成し、XNUMX年の選挙に適用します。
価格: 監査は無料です!
データサイエンス：ハーバード大学とMITが設立した教育用プラットフォームedXによる推論とモデリング。