Xác suất thống kê_UAT FUNiX

Giới thiệu về khóa học

Cảm ơn bạn đã tham gia khóa học này! Thật tuyệt khi bạn tham gia cùng chúng tôi!

Tư duy thống kê hiện diện thường xuyên trong cuộc sống nhiều hơn chúng ta tưởng rất nhiều. Khi bạn tự hỏi "Liệu sản phẩm này có tốt hay không?" hoặc "Hút thuốc ảnh hưởng đến sức khỏe như thế nào?", thì các phát biểu này đều chứa tư duy thống kê.

Hiểu thống kê là điều cần thiết để nghiên cứu hầu hết các vấn đề thực tế, bao gồm cả khoa học tự nhiên và khoa học xã hội. Dù bạn làm việc trong bất cứ chuyên ngành nào, chắc chắn có những lúc bạn phải làm việc với số liệu để đưa ra dự đoán cho tương lai hoặc đưa ra quyết định tại thời điểm hiện tại.

Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu các khái niệm cơ bản về thống kê, không chỉ dừng lại ở việc mô tả các đặc trưng của dữ liệu, mà còn tìm hiểu cả cách đánh giá dữ liệu. Từ đó giúp bạn có một quy trình để kiểm định tính chính xác của thông tin để có thể lọc thông tin và dự đoán được giá trị trương lai của một đối tượng nếu như có đủ dữ liệu thống kê liên quan.

Khóa học gồm 5 phần học và sẽ mất khoảng 6 tuần để hoàn thành. Dưới đây là thông tin chung về khóa học.

Mã khóa học:

Mục tiêu khóa học:

- Thu thập được dữ liệu thống kê
- Mô tả được dữ liệu thống kê
- Đánh giá được và kiểm định được về đặc trưng của dữ liệu
- Dự đoán được giá trị dữ liệu
- Sử dụng được Excel để phục vụ cho bài toán phân tích dữ liệu

Cấu trúc khóa học:

Phần 1: Thống kê mô tả

Bài 1: Giới thiệu bức tranh tổng quan của Thống kê toán học
Bài 2-3: Mô tả dữ liệu thống kê qua các đặc trưng trung tâm độ phân tán
Bài 4-5: Mô tả dữ liệu dạng cặp và giới thiệu mô hình hồi quy tuyến tính.

Phần 2: Xác suất

Bài 6: Các khái niệm cơ bản của xác suất
Bài 7: Các quy tắc cơ bản tính xác suất
Bài 8: Biến cố độc lập và luật Bayes

Phần 3: Phân bố xác suất

Bài 9: Các đặc trưng của một biến ngẫu nhiên
Bài 10: Phân phối chuẩn và phân phối nhị thức
Bài 11: Một số phân phối thường gặp

Phần 4: Phân bố mẫu và ước lượng các tham số trong quần thể

Bài 12-13: Cung cấp cho bạn phân bố mẫu của giá trị trung bình và xác suất dựa trên cơ sở của định lý giới hạn trung tâm cũng như các ước lượng điểm của các tham số này
Bài 14-15: Cung cấp cho bạn khoảng tin cậy với độ tin cậy cho trước ước lượng cho các tham số trong quần thể, cụ thể là giá trị trung bình, xác suất và phương sai

Phần 5: Kiểm định giả thuyết

Bài 16: Quy trình kiểm định giả thuyết thống kê
Bài 17: Sai lầm thường gặp và ý nghĩa của kiểm định giả thuyết
Bài 18: Kiểm định và dự đoán cho dữ liệu sử dụng hồi quy tuyến tính

Điều kiện khuyến cáo

- Bạn cần có kiến thức nền môn Toán cao cấp (Giải tích) để phục vụ tốt nhất cho môn học này.

Thiết kế khóa học

Nguồn học liệu

Danh sách nguồn học liệu mở miễn phí (MOOC) mà FUNiX đang sử dụng trong môn học này:

Basic Statistics, Probability and Statistics, Statistics in Schools - Why Statistics?, The Normal Approximation of the Binomial Distribution, Hypothesis Testing a Coefficient of Correlation - Business Statistics Tips, How to Test a Correlation for Significance, Find Predicted Value given regression equation & correlation coefficient. Stats 160 Final Review #29, Excel - Simple Linear Regression

Tất cả các nguồn học liệu mở được sử dụng trong các chương trình đào tạo tại FUNiX đều được công khai, liên tục cập nhật và không thu phí. FUNiX sẵn sàng đón nhận và trao đổi về mọi ý kiến góp ý, phản hồi liên quan đến học liệu qua email [email protected]