Advanced Probability Theory
Statistics and probability theory are fundamental tools in data analysis, decision-making, and scientific research. They provide a systematic and quantitative way to understand and interpret data, make predictions, and draw conclusions based on evidence. Now we will consider all additional topics necessary for Data Science and Data Analytics.Show more
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Cosa imparerai
- Gain a comprehensive understanding of additional probability theory topics pertinent to data science and analytics.
- Develop proficiency with both absolutely continuous and discrete random variables.
- Grasp the principles of cumulative distribution functions and probability density functions.
- Explore and characterize the features of random variables and random vectors.
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Valutazioni22 compiti
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Ci sono 4 moduli in questo corso
Statistics and probability theory are fundamental tools in data analysis, decision-making, and scientific research. They provide a systematic and quantitative way to understand and interpret data, make predictions, and draw conclusions based on evidence. Now we will consider all additional topics necessary for Data Science and Data Analytics.Now we will understand some fundamental theoretical concepts which are used in solving real live tasks: absolutely continuous and discrete random variables, probability density function, cumulative distribution function, the characteristics of a random variable, etc.
- Course OverviewAnteprima
- Absolutely Continuous and Discrete Random VariablesAnteprima
- Cumulative Distribution Functions and Probability Density FunctionsAnteprima
- Characteristics of Random VariablesAnteprima
- Random VectorsAnteprima
- Useful Properties of the Gaussian DistributionAnteprima
- Challenge: Detecting Outliers Using 3-Sigma RuleAnteprima
The limit theorems of probability theory are fundamental laws of probability theory that are often used in practice in a wide variety of areas, such as: building confidence intervals, estimating distribution parameters, providing A/B testings, creating ensembles of ML models, etc. Now we will consider two of the most commonly used: the Law of Large Numbers and the Central Limit Theorem.
When we work with real data we usually do not know from which distribution this data was obtained. In order to determine this, we must be able to correctly estimate the parameters of this distribution and the type of distribution, which we will learn to do in this section.
- General population. Samples. Population parameters.Anteprima
- Momentum estimation. Maximum Likelihood EstimationAnteprima
- Challenge: Estimate Parameters of Chi-square DistributionAnteprima
- Unbiased EstimationAnteprima
- Challenge: Checking Bias of An Estimation Using SimulationAnteprima
- Consistent EstimationAnteprima
- Efficient EstimationAnteprima
- Confidence Intervals for Population ParametersAnteprima
- Challenge: Confidence Interval for Exponential Distribution ParameterAnteprima
We have already learned how to estimate the parameters of the population. But to estimate the parameter, we make an assumption about the population distribution. Can we say that our assumption is correct? How do we prove that the estimated parameters are the real parameters of the population? Can we show that two sets of samples are independent? To answer these questions, it is necessary to consider the concept of hypothesis testing.
- What is Statistic Hypothesis? Type 1 and Type 2 ErrorsAnteprima
- What is P-value?Anteprima
- Comparing Means of Two Different DatasetsAnteprima
- Challenge: Using CLT to Compare Mean Values of Non-Gaussian DatasetsAnteprima
- Challenge: Resampling Approach to Compare Mean Values of the DatasetsAnteprima
- Testing the Hypothesis of Independence of Two Random VariablesAnteprima
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Bill Wagner
I have really liked the browser-based lessons that allow me to code within the lesson. The RUN button allows me to test the code I write before submitting for a grade.
Stephanie Chan
As I went through the first course of the Python track, I liked the way the course was lay out (in easy and digestible modules) with little exercises at the end of each concept.
Daniel Chinea
I have gained a lot of practical and logical thinking skills, along with patience for myself and confidence in myself that I can learn programming.
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.
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Domande frequenti
Codefinity vale l'investimento?
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