大學 / 先修課程學生的完整統計及機率課程


包括100多個有意義的講座,家庭作業,小測驗,綜合考試和線上統計教科書

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從這 13.5 小時的課程,你會學到

  • 大學統計學教授理解資料是否有意義的技能,包括最佳化、推理、測試和其他分析資料模式的方法,這些方法在所有研究領域都很有用

要求

  • 你應該對基本的算術有些瞭解
  • 除此之外,本課程從統計和機率的建構塊開始,並從那裡開始運作

課程說明

本課程已於2019年更新,請檢視我們下面的一些講座!

購買本課程的費用包括:

  • 100多個綜合性和有意義的講座
  • 透過 MyOpenMath的幾十個家庭作業(自動評分)
  • 幾個測驗(自動評分)來評估每個部分的理解
  • 綜合期中考試和期末考試(自動評分)評估對整個課程的理解
  • 一本完整的開源線上統計教科書

你可能會問自己這樣一個問題: “我將在何時何地使用統計資料? ” 如果你讀任何報紙,看電視,或使用網際網路,你會看到統計資訊。 有關於犯罪、體育、教育、政治和房地產的統計資料。 通常,當你閱讀一篇報紙文章或觀看一個電視新聞節目時,你會得到一些樣本資訊。 有了這些資訊,你可以對陳述、宣告或“事實”的正確性做出決定 統計學方法可以幫助你做出“最有根據的猜測”

因為你無疑會在生活中的某個時刻得到統計資訊,所以你需要知道一些技巧來仔細分析這些資訊。 考慮買房子或者管理預算。 想想你選擇的職業。 經濟學、商業、心理學、教育學、生物學、法律、電腦科學、警察科學和幼兒發展等領域至少需要一門統計學課程。

在本課程中,你將學到:

  • 識別和區分關鍵術語。
  • 將各種類型的抽樣方法應用於資料收集。
  • 建立和解釋頻率表。
  • 圖形化地顯示資料並解釋圖形: stemplots、柱狀圖和 box plot。
  • 識別、描述和計算資料位置的度量: 四分位數和百分位數。
  • 識別、描述和計算資料中心的度量值: 平均值、中位數和模式。
  • 識別、描述和計算資料傳播的度量: 平均平均偏差、標準差和範圍。
  • 理解和使用機率的術語。
  • 確定兩個事件是否相互排斥以及兩個事件是否相互獨立。
  • 計算和解釋期望值。
  • 一般認識和理解連續機率密度函式。
  • 認識到正常的機率分佈並適當地應用它。
  • 認識到標準的正常機率分佈並適當地應用它。
  • 通過轉換到標準正態分佈比較正態機率。
  • 認識到中心極限定理問題。
  • 根據連續詞問題的分佈情況對其進行分類。
  • 應用並解釋中心極限定理的含義。
  • 應用和解釋中心極限定理。
  • 計算和解釋用於估計人口平均數和人口比例的置信區間。
  • 當樣本大小變化時,解釋學生的機率分佈。
  • 應用正態分佈和學生 t 分佈判別問題。
  • 計算樣本大小所需的估計總體平均值和總體比例給出了期望的置信度和誤差幅度。
  • 描述一般和實踐中的假設檢驗
  • 針對單一種群平均數—- 已知種群標準差—- 進行和解釋假設檢驗。
  • 進行和解釋假設檢驗的一個單一的人口意味著,人口標準差未知。
  • 對單一人口比例進行和解釋假設檢驗。

一些內容使用了知識共享 ( CC 授權內容) ,並在本課程的課程中提供了歸因。

目標受眾

  • 大學統計學遵循一個學期統計學課程的範圍和順序要求,針對 AP 統計學或任何大學水平的統計學課程的學生

講師簡介

Kody Amour 大學數學系教授 ( 更多講師主講課程 )

教學是我的熱情所在! 我以一種有意義的、富有成效的方式來理解數學,我想與你們分享這一點!

在 Udemy 教書讓我可以在網上教一萬多個學生!

我發現學習很有趣! 我學得越多,發現的機會就越多。 毫無疑問,數學是我最喜歡學習的課題。 我在多所大學教過數學,我也看到過許多學生的成功故事。

我知道我不是唯一一個喜歡學習的人! 我知道我的學生往往是那些渴望理解複雜事物的人,這樣他們才能在自己的學習領域取得成功。 我希望並祈禱我能夠改變你的未來。

我在教數學方面負有很大的責任! 我相信講道理是老師的責任。 我有一個包含三個部分的教學哲學,我打算遵循這個哲學:

1)我需要以一種有意義的方式去理解我所教授的內容

2)我需要知道我是如何得到這種理解的

3)我需要知道如何創造一個環境來促進我所擁有的理解的發展

我很高興能成為你們的老師!

英文字幕:有

  • 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

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