课程主页: https://www.coursera.org/learn/inferential-statistical-analysis-python

课程概述

在这门课程中，我们将探索使用数据进行估计和评估理论的基本原则。我们将分析类别数据和定量数据，从一个总体的技术开始，并扩展到处理两个总体的比较。我们将学习如何构建置信区间，并使用样本数据评估一个关于参数值的理论是否与数据一致。课上将主要关注结果的推论解释。

课程大纲

第一周 – 概述与推论程序

在第一周，我们将回顾课程大纲，了解接下来几周需要掌握的各种概念和目标。您将介绍推论方法以及我们将在课程中讨论的一些研究问题，以及使用数据做出决策的整体框架，考虑您做这些决策时需要注意的事项，以及可能犯的错误评估。在Python方面，我们将回顾第一门课程中的一些高级概念，Python的统计学概述，并讨论中级Python概念。所有与评分、先决条件和期望相关的课程信息均在课程大纲中，您可以在我们的课程资源页面找到更多信息。

第二周 – 置信区间

在第二周，我们将学习如何通过置信区间估计总体参数。您将介绍五种不同类型的总体参数、计算每种这些参数的置信区间所需的假设以及如何计算置信区间。课程中将出现小测验以测试您的理解。此外，您将学习如何在Python中创建置信区间。

第三周 – 假设检验

在第三周，我们将学习如何测试各种假设，使用上一周中涵盖的五种不同分析方法。我们将讨论假设检验中各种因素和假设的重要性，学习如何解释结果。此外，我们还将回顾如何区分适合当前研究问题的程序。课程中将出现小测验和同行评估以测试您的理解。

第四周 – 学习者应用

在本课程的最后一周，我们将通过多个示例和案例研究，展示推论程序的应用。学习者将看到与我们之前讨论的研究设计和数据集相关的良好研究问题示例，利用置信区间估计和正式的假设检验，我们将为这些问题制定推论响应。

推荐理由

如果您对数据分析、统计学感兴趣，并希望学习如何使用Python进行推论统计分析，这门课程是一个绝佳的选择。无论您是统计学新手还是希望深化知识、提高技能的从业者，这门课程都将提供宝贵的学习资源和实践机会。结合理论与实际案例，使学习者不仅能掌握推论统计的基础理论，还能灵活运用到真实的问题解决中。

课程主页: https://www.coursera.org/learn/inferential-statistical-analysis-python