Matemática

CHANCE DE GORDURA: PROBABILIDADE DESDE O INÍCIO

Aumente suas habilidades de raciocínio quantitativo através de um entendimento mais profundo de probabilidade e estatística. Criado especificamente para aqueles que são iniciantes no estudo da probabilidade ou para aqueles que buscam uma revisão acessível dos principais conceitos antes de se matricular em um curso de estatística em nível universitário, o Fat Chance prioriza o desenvolvimento de um modo matemático de pensamento sobre a memorização rotineira de termos e fórmulas. Por meio de lições altamente visuais e prática orientada, este curso explora o raciocínio quantitativo por trás da probabilidade e a natureza cumulativa da matemática, rastreando a probabilidade e as estatísticas de volta a uma base nos princípios da contagem. Nos Módulos 1 e 2, você aprenderá as habilidades básicas de contagem que desenvolverá ao longo do curso. No Módulo 3, você aplicará essas habilidades a problemas simples de probabilidade. Nos Módulos 4 a 6, você explorará como essas idéias e técnicas podem ser adaptadas para responder a uma maior variedade de problemas de probabilidade. Por fim, no Módulo 7, você será apresentado às estatísticas através da noção de valor esperado, variação e distribuição normal. Você verá como usar essas idéias para aproximar probabilidades em situações em que é difícil calcular seus valores exatos.

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INTRODUÇÃO AOS MODELOS LINEARES E ÁLGEBRA MATRICIAL

Aprenda a usar a programação R para aplicar modelos lineares para analisar dados em ciências da vida. A álgebra matricial é subjacente a muitas das ferramentas atuais para projeto experimental e análise de dados de alta dimensão. Neste curso introdutório online de análise de dados, usaremos a álgebra matricial para representar os modelos lineares que comumente são usados ??para modelar diferenças entre unidades experimentais. Realizamos inferência estatística sobre essas diferenças. Ao longo do curso, usaremos a linguagem de programação R para executar operações de matriz. Dada a diversidade de formação educacional de nossos alunos, dividimos a série em sete partes. Você pode fazer a série inteira ou cursos individuais que lhe interessam. Se você é estatístico, deve considerar pular os dois ou três primeiros cursos. Da mesma forma, se você é biólogo, deve pular algumas das palestras introdutórias de biologia. Observe que os aspectos estatísticos e de programação da classe aumentam com dificuldade relativamente rápida nos três primeiros cursos. Você precisará conhecer algumas estatísticas básicas para este curso. No terceiro curso, serão ensinados conceitos estatísticos avançados, como modelos hierárquicos, e pelo quarto, habilidades avançadas de engenharia de software, como computação paralela e conceitos de pesquisa reproduzível. Esses cursos compõem 2 XSeries e têm ritmo individual: PH525.1x: Estatística e R para as Ciências da Vida PH525.2x: Introdução a modelos lineares e álgebra matricial PH525.3x: Inferência Estatística e Modelagem para Experimentos de Alto Rendimento PH525.4x: análise de dados de alta dimensão PH525.5x: Introdução ao biocondutor: anotação e análise de genomas e ensaios genômicos PH525.6x: Computação de alto desempenho para genômica reproduzível PH525.7x: Estudos de caso em genômica funcional Esta classe foi apoiada em parte pela concessão do NIH R25GM114818.

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