Python による推論統計分析

説明

このコースでは、推定と理論の評価にデータを使用する背後にある基本原則を探ります。カテゴリデータと定量データの両方を分析し、XNUMX つの母集団手法から始めて XNUMX つの母集団の比較を処理できるように拡張します。信頼区間の構築方法を学習します。また、サンプルデータを使用して、パラメーターの値に関する理論がデータと一致しているかどうかを評価します。主な焦点は、推論結果を適切に解釈することにあります。

毎週の終わりに、学習者はコース環境内で Python を使用して学んだ内容を適用します。これらのラボベースのセッション中、学習者は特定のケーススタディに焦点を当てたチュートリアルに取り組み、その週の統計概念を定着させるのに役立ちます。これには、Statsmodels、Pandas、Seaborn などの Python ライブラリをさらに深く掘り下げることも含まれます。このコースでは、Coursera 内の Jupyter Notebook 環境を利用します。