Antecipa Padrões e Inferências Estatísticas em Estatística

Este curso online gratuito começa explorando o conceito de estatística e sua relação com a probabilidade. O curso dá uma olhada em como a precisão dos dados é aprimorada com o uso de meios e outros objetos estatísticos. Você estudará como o significado estatístico é declarado com algum nível de confiança. Você será introduzido para a relevância de variáveis aleatórias discretas e distribuição de probabilidade. Você também será capaz de explicar como variáveis aleatórias, em contraste com outras variáveis em matemática, podem assumir valores diferentes em um intervalo com uma probabilidade associada. Você sabe que variáveis discretas podem ser caracterizadas? Este curso analisa como variáveis aleatórias discretas levam em conjuntos finitos ou infinitos de valores discretos. O curso discute a distribuição Normal e Gaussiana e sua ocorrência em distribuição contínua. Você aprenderá sobre os parâmetros utilizados na distribuição normal.  As propriedades da distribuição normal e como as tabelas são usadas na distribuição normal também serão destacadas.

O curso passa a explicar a distribuição de amostragem e sua relação com a distribuição de probabilidade de dados estatísticos. O curso descreve as diferenças de dados de uma mesma população. Você estudará as características específicas das distribuições de amostras. O Limite Central Teorema e a Lei dos Grandes Números são considerados teoremas fundamentais das estatísticas. O curso explica o papel do teorema de limite central na garantia da validação de procedimentos estatísticos. O curso também explica como a distribuição de amostragem é utilizada na determinação da diferença entre duas proporções de amostra independentes. Você passará por experimentos em distribuições de amostras em dois meios de amostra independentes. É importante notar que a t-distribuição desempenha um papel importante em várias análises estatísticas, incluindo a análise de regressão linear. O curso sugere as ferramentas de aprendiz que podem ser usadas para calcular a função de distribuição cumulativa para vários graus de liberdade. O curso também analisa a distribuição de qui-quadrados e como ela é usada para testar a bondade de ajuste de uma distribuição de dados. Ele também é usado para estimar confidências em torno de variância e desvio padrão para uma variável aleatória a partir de uma distribuição normal.

Além disso, você será tomado através da estimativa como um conceito essencial nas estatísticas. Você aprenderá como a estimação é determinada através de dados medidos e observados. É importante aprender sobre os parâmetros utilizados no cálculo de erros e afirmar o nível de confiança em dados com base na probabilidade. Você aprenderá como as escolhas são feitas para chegar aos níveis de confiança. Você também será capaz de descrever a inferência estatística e como ela responde perguntas específicas sobre uma população desconhecida. O curso explica como um teste de significância é usado como procedimento formal de comparação de dados observados. Serão mostrados os parâmetros utilizados no cálculo do intervalo de confiança de grandes amostras de proporção. Os parâmetros utilizados em grandes intervalos de confiança da amostra também serão destacados. Você aprenderá como testar uma hipótese baseada no tamanho de uma população com uma média desconhecida. Você também irá realizar experimentos matemáticos sobre como testar para a diferença entre dois meios. Inicie este curso hoje e obtenha insights sobre os principais conceitos e ferramentas utilizados para coleta, análise e desenho de conclusões a partir de dados.