Tag: 統計学

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistical-inference 統計的推論コースの概要 統計的推論は、データから母集団や科学的真実について結論を導き出すプロセスです。このコースでは、統計モデル、データ指向の戦略、デザインやランダム化を用いた分析など、さまざまな推論手法について学びます。また、頻度主義、ベイズ主義、尤度、デザインに基づく理論など広範な理論と、不完全データ、観測されない交絡、バイアスなどの複雑さについても詳しく探求します。 シラバスの紹介 第1週: 確率と期待値 この週は、確率、ランダム変数、期待値を含む基本的な概念に焦点を当てます。 第2週: 変動性、分布、漸近性 変動性、分布、リミット、および信頼区間に取り組みます。 第3週: 区間、検定、p値 このレッスンでは、区間、検定、p値について見ていきます。 第4週: 力、ブートストラップ、置換検定 力、ブートストラップ、置換検定を学び始めます。 コースのおすすめポイント このコースは、統計学の基礎を身につけながら、実用的なスキルを習得できる点が魅力です。また、ビデオレクチャーやクイズ形式の課題があり、理解を深める助けになります。自分のペースで学習できるため、忙しい方でも安心です。 まとめ 統計的推論は、データに基づいた意思決定を行う上で非常に重要なスキルです。このCourseraのコースを受講することで、基礎から応用まで幅広く学ぶことができます。データサイエンスや統計に興味がある方には、特におすすめのコースです。ぜひ受講してみてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistical-inference

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistics-for-marketing こんにちは、皆さん！今日はCourseraで提供されている「マーケティングのための統計学」というコースについて詳しくレビューし、おすすめしたいと思います。このコースは、マーケティング分析の基盤となる統計学の深い理解を提供します。まず、データセットの理解から始まり、その後、サンプリングの方法やデータに関する具体的な質問の仕方、分析の進め方を学ぶことができます。 ### コース概要 「マーケティングのための統計学」コースは、以下のような内容で構成されています： – **記述統計（Descriptive Statistics）**: この部分では、統計学の基礎知識を学び、ベイズ統計についても紹介されます。最終的には、キャップストーンプロジェクトの第一部を完成させます。 – **推測統計（Inferential Statistics）**: サンプルと母集団の定義を学び、変数の概念についても掘り下げます。これにより、キャップストーンプロジェクトの第二部を完了します。 – **実験の設計と仮説の検証（Designing Experiments and Testing Hypotheses）**: ビジネス目標に合った仮説を策定し検証する方法に取り組み、キャップストーンプロジェクトの第三部を完成させます。 – **データモデリング（Data Modeling）**: Tableauを用いて様々なモデルを作成し、その結果を解釈する方法を学び、キャップストーンプロジェクトの最後の部分を完成させます。 – **実際の設定での統計の利用（Using Statistics in…

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/summary-statistics こんにちは、皆さん！今日は、Courseraで提供されている「公衆衛生における要約統計学」という素晴らしいコースについてレビューし、皆さんにおすすめしたいと思います。このコースは、バイオ統計学が公衆衛生研究にどのように役立つかを学ぶことができる素晴らしい機会を提供します。 ### コースの概要 このコースでは、統計的手法がいかに公衆衛生の研究に寄与するかに焦点を当てます。受講生はさまざまな測定方法を学び、実際の研究データを使ってデータの解釈や計算を実践します。 ### シラバスの詳細 – **統計の役割:** 公衆衛生研究における統計の利用法を学び、研究の計画やデータ要約について理解を深めます。 – **連続データの測定:** サンプルサイズの役割や連続データに関する要約統計を学びます。 – **正規分布:** 正規分布の基礎を学び、サンプルデータへの原則の適用について考察します。 – **バイナリデータ:** バイナリデータの重要性とその解析手法を学びます。 – **時間の要素:** データにおける時間の定義とKaplan-Meier曲線について探ります。 – **コースプロジェクト:** 2つの異なる研究に対するバイオ統計コンサルタントとしての役割を果たし、実際のデータを基に分析結果を解釈します。 ### コースの魅力 このコースは実用的な知識を提供しており、バイオ統計学の基礎をしっかり学ぶことができます。特に実際のデータを使ったプロジェクトは、学んだ理論を実践に生かす素晴らしいチャンスです。全体として、統計学を通じて公衆衛生研究を理解するための優れたリソースだと感じました。…