Duke University

Statistiques bayƩsiennes

Mine Ƈetinkaya-Rundel
David Banks
Colin Rundel

Instructeurs : Mine Ƈetinkaya-Rundel

76 019Ā dĆ©jĆ  inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperƧu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
3.8

(797Ā avis)

niveau IntermƩdiaire
Certaines connaissances prƩrequises
Planning flexible
3 semaines Ć  10 heures une semaine
Apprenez Ć  votre propre rythme
78%
La plupart des Ʃtudiants ont apprƩciƩ ce cours
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CompƩtences que vous acquerrez

  • CatĆ©gorie : Distribution de probabilitĆ©
  • CatĆ©gorie : Tests d'hypothĆØses statistiques
  • CatĆ©gorie : InfĆ©rence statistique
  • CatĆ©gorie : Prise de dĆ©cision fondĆ©e sur les donnĆ©es
  • CatĆ©gorie : ModĆ©lisation statistique
  • CatĆ©gorie : Analyse de rĆ©gression
  • CatĆ©gorie : MĆ©thodes statistiques
  • CatĆ©gorie : ProbabilitĆ©
  • CatĆ©gorie : Analyse des DonnĆ©es
  • CatĆ©gorie : Statistiques bayĆ©siennes
  • CatĆ©gorie : Analyse statistique
  • CatĆ©gorie : La programmation en R

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Ɖvaluations

12 devoirs

EnseignƩ en Anglais

DƩcouvrez comment les employƩs des entreprises prestigieuses maƮtrisent des compƩtences recherchƩes

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Ce cours fait partie de la SpƩcialisation Analyse de donnƩes avec R
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  • Apprenez de nouveaux concepts auprĆØs d'experts du secteur
  • AcquĆ©rez une comprĆ©hension de base d'un sujet ou d'un outil
  • DĆ©veloppez des compĆ©tences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 7 modules dans ce cours

Ce court module prƩsente les bases des spƩcialisations et des cours Coursera en gƩnƩral, cette spƩcialisation : Statistics with R, et ce cours : Statistiques bayƩsiennes. Veuillez prendre quelques minutes pour lire ces informations. Merci de nous rejoindre dans ce cours !

Inclus

1 vidƩo5 lectures1 sujet de discussion

<p>Bienvenue ! Au cours des prochaines semaines, nous allons explorer ensemble les statistiques bayĆ©siennes. <Dans ce module, nous travaillerons avec les probabilitĆ©s conditionnelles, c'est-Ć -dire la probabilitĆ© de l'Ć©vĆ©nement B compte tenu de l'Ć©vĆ©nement A. Les probabilitĆ©s conditionnelles sont trĆØs importantes dans les dĆ©cisions mĆ©dicales. ƀ la fin de la semaine, vous serez en mesure de rĆ©soudre des problĆØmes en utilisant la rĆØgle de Bayes et de mettre Ć  jour les probabilitĆ©s a priori.</p><p>Veuillez utiliser les objectifs d'apprentissage et le quiz pratique pour vous aider Ć  apprendre la rĆØgle de Bayes et Ć  appliquer ce que vous avez appris dans le laboratoire et dans le quiz.

Inclus

9 vidƩos4 lectures3 devoirs

Cette semaine, nous aborderons la version continue de la rĆØgle de Bayes et vous montrerons comment l'utiliser dans une famille conjuguĆ©e, et nous discuterons des intervalles crĆ©dibles. ƀ la fin de cette semaine, vous serez en mesure de comprendre et de dĆ©finir les concepts de probabilitĆ© a priori, vraisemblance et a posteriori et d'identifier leurs relations mutuelles.

Inclus

10 vidƩos3 lectures3 devoirs

Dans ce module, nous aborderons la prise de dĆ©cision bayĆ©sienne, les tests d'hypothĆØses et les tests bayĆ©siens. ƀ la fin de cette semaine, vous serez en mesure de prendre des dĆ©cisions optimales basĆ©es sur les statistiques bayĆ©siennes et de comparer plusieurs hypothĆØses Ć  l'aide des facteurs de Bayes.

Inclus

14 vidƩos3 lectures3 devoirs

Cette semaine, nous allons Ć©tudier les rĆ©gressions linĆ©aires bayĆ©siennes et la moyenne des modĆØles, qui vous permet de faire des dĆ©ductions et des prĆ©dictions en utilisant plusieurs modĆØles. ƀ la fin de cette semaine, vous serez en mesure de mettre en œuvre la moyenne de modĆØle bayĆ©sienne, d'interprĆ©ter la rĆ©gression linĆ©aire multiple bayĆ©sienne et de comprendre sa relation avec l'approche de la rĆ©gression linĆ©aire frĆ©quentiste.

Inclus

11 vidƩos3 lectures3 devoirs

Cette semaine est consacrée à des entretiens avec des statisticiens sur la manière dont ils utilisent les statistiques bayésiennes dans leur travail, ainsi qu'au projet final du cours.

Inclus

3 vidƩos1 lecture

Dans ce module, vous utiliserez l'ensemble des données fournies pour répondre à une question d'analyse de données et rédiger un rapport à ce sujet. Veuillez lire les informations générales, examiner le modèle de rapport (téléchargé à partir du lien dans les informations sur le projet de leçon), puis effectuer le travail d'évaluation par les pairs.

Inclus

1 lecture1 Ʃvaluation par les pairs

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Mine Ƈetinkaya-Rundel
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David Banks
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Ɖtudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours Ć  mon rythme Ć  Ć©tĆ© une expĆ©rience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
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’Apprendre, ce n'est pas seulement s'amĆ©liorer dans son travailĀ : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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4

RƩvisƩ le 13 oct. 2018

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4

RƩvisƩ le 25 aoƻt 2017

MR
5

RƩvisƩ le 21 sept. 2017

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