Fortgeschrittene Wahrscheinlichkeitstheorie
Course
282 Learners Already enrolled- Erhalten Sie ein umfassendes Verständnis zusätzlicher Wahrscheinlichkeitsthemen, die für Data Science und Analytics relevant sind.
- Entwickeln Sie Fertigkeiten im Umgang mit sowohl absolut kontinuierlichen als auch diskreten Zufallsvariablen.
- Verstehen Sie die Prinzipien von kumulativen Verteilungsfunktionen und Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen.
- Erforschen und charakterisieren Sie die Merkmale von Zufallsvariablen und Zufallsvektoren.
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There are 6 modules in this course
Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie sind grundlegende Werkzeuge in der Datenanalyse, Entscheidungsfindung und wissenschaftlichen Forschung. Sie bieten eine systematische und quantitative Methode, um Daten zu verstehen und zu interpretieren, Vorhersagen zu treffen und Schlussfolgerungen auf der Grundlage von Beweisen zu ziehen. Jetzt werden wir alle zusätzlichen Themen betrachten, die für Data Science und Datenanalyse notwendig sind.- KursübersichtPreview
- Absolut Stetige und Diskrete ZufallsvariablenPreview
- Kumulative Verteilungsfunktionen und WahrscheinlichkeitsdichtefunktionenPreview
- Eigenschaften von ZufallsvariablenPreview
- Zufällige VektorenPreview
- Nützliche Eigenschaften der Gaußschen VerteilungPreview
- Herausforderung: Ausreißererkennung Mit Der 3-Sigma-RegelPreview
- Allgemeine Bevölkerung. Stichproben. Populationsparameter.Preview
- Momentenschätzung. Maximum-Likelihood-SchätzungPreview
- Herausforderung: Schätzung der Parameter der Chi-Square-VerteilungPreview
- Unverzerrte SchätzungPreview
- Herausforderung: Überprüfung der Verzerrung Einer Schätzung Mittels SimulationPreview
- Konsistente SchätzungPreview
- Effiziente SchätzungPreview
- Konfidenzintervalle für PopulationsparameterPreview
- Herausforderung: Konfidenzintervall für Parameter der ExponentialverteilungPreview
- Was Ist Eine Statistische Hypothese? Fehler 1. und 2. ArtPreview
- Was Ist der p-Wert?Preview
- Vergleich der Mittelwerte Zweier Verschiedener DatensätzePreview
- Herausforderung: Verwendung des CLT zum Vergleich von Mittelwerten Nicht-Gaußscher DatensätzePreview
- Herausforderung: Resampling-Ansatz zum Vergleich der Mittelwerte der DatensätzePreview
- Testen der Hypothese der Unabhängigkeit von Zwei ZufallsvariablenPreview
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Kwizera Mugisha
The teaching methodology at Codefinity is excellent, and I particularly appreciate how it has prepared me to handle real-world coding problems. Currently, I am delving into Node.js and eagerly anticipate building full-stack projects that integrate all the knowledge I have gained.
Sherry Barnes-Fox
My first course was 4 hours, I did it in a few days, "nugget-style. The instructions are very clear and easy to understand. There is even a hint to help you get the answer, and if you still cannot get the answer, then you can display the answer. I love the learning style that is used, it engages me.
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Steve Bruening
The learning was progressive and made it easy to follow along and make progress. I could feel my skills increasing and building on each other as the course went along.
Learner reviews
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Lex Xai
5
Reviewed on Jun 23, 2024
Nice
Yurii Kuchirka
5
Reviewed on Jan 5, 2024
It is very good course for this complicated topic. Anyway it would be good to provide more practical examples from real life usage of such material
Subhransu Mohanty
5
Reviewed on Dec 16, 2023
Very well explained
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