The course "Advanced Probability and Statistical Methods" provides a deep dive into advanced probability and statistical methods, essential for mastering data analysis in computer science. Covering joint distributions, expectation, statistical testing, and Markov chains, you'll explore key concepts and techniques that underpin modern data-driven decision-making. By engaging with real-world problems, you鈥檒l learn to apply these methods effectively, gaining insights into the relationships between random variables and their applications in diverse fields.
Advanced Probability and Statistical Methods
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Advanced Probability and Statistical Methods
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung 蹿眉谤 Statistical Methods for Computer Science
Dozenten: Ian McCulloh
Bei 
enthalten
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
5 Wochen zu vervollst盲ndigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Learn to analyze relationships between random variables through joint probability distributions and independence concepts.
Understand how to calculate and interpret expected values, variances, and correlations for random variables.
Acquire essential skills in conducting statistical tests, including T-tests and confidence intervals, for data analysis.
Explore the principles of Markov chains and their applications in modeling systems with memoryless properties and calculating entropy.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Data Science
- Kategorie: Statistical Methods
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Statistics
- Kategorie: Probability Distribution
- Kategorie: Probability
- Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
- Kategorie: Markov Model
- Kategorie: Statistical Inference
- Kategorie: Probability & Statistics
- Kategorie: R Programming
Wichtige Details
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22 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
This course provides a comprehensive overview of probability theory and statistical inference, covering joint probability distributions, independence, and conditional distributions. Students will explore expected values, variances, and key statistical theorems, including the central limit theorem. Hypothesis testing, regression analysis, and stochastic processes such as Poisson processes and Markov chains will also be examined. Through practical applications and problem-solving, participants will gain essential skills in data analysis and interpretation.
Das ist alles enthalten
2 Lekt眉ren1 Plug-in
This module presents the joint distributions of multiple random variables, both discrete and continuous and introduces the concept of independence.
Das ist alles enthalten
9 Videos4 Lekt眉ren5 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
This module focuses on the expectation of a random variable and joint random variable. Students will solve problems using the linearity of expectation and identify when its application is inappropriate. We will also explore variance, covariance, and correlation.
Das ist alles enthalten
7 Videos3 Lekt眉ren4 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
This module will apply several limit theorems to solve problems to include the central limit theorem, the Markov inequality, and the Chebyshev inequality. We will also prove Murphy鈥檚 Law.
Das ist alles enthalten
9 Videos4 Lekt眉ren5 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
This module develops student proficiency in probabilistic models to include Markov chains. Students will be introduced to problems involving surprise, uncertainty, and entropy.
Das ist alles enthalten
4 Videos2 Lekt眉ren3 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
This module develops student proficiency in probabilistic models to include Markov chains. Students will be introduced to problems involving surprise, uncertainty, and entropy.
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8 Videos4 Lekt眉ren5 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
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