Probabilidad y estadística academia khan
En particular, la sección trabaja con la inferencia estadística a partir del muestreo en tiempo discreto de los procesos de tiempo continuo, como los modelos dados por las ecuaciones diferenciales estocásticas y los procesos de salto, o a partir de los datos de primer paso de estos modelos. También se estudian el aprendizaje y la inferencia estadística para procesos puntuales, así como la simulación de Montecarlo y los modelos de Markov ocultos. Se estudian especialmente los datos de expresión genética, los datos de ADN y los modelos neuronales estocásticos.
La sección alberga el Laboratorio de Ciencia de Datos junto con el Departamento de Informática. El laboratorio desarrolla y aplica métodos estadísticos en estrecha colaboración con investigadores de otros departamentos de la facultad.
Estadísticas de Coursera
La estadística es la ciencia del aprendizaje a partir de los datos, y de la medición, el control y la comunicación de la incertidumbre; y, por tanto, proporciona la navegación esencial para controlar el curso de los avances científicos y sociales (M. Davidian y T. A. Louis, Science, 6 de abril de 2012). Por otra parte, la probabilidad constituye la base matemática para el desarrollo de métodos estadísticos, y las herramientas informáticas permiten la aplicación de estas metodologías. El trabajo de los estadísticos consiste en recoger datos, explorarlos con el fin de extraer información y construir modelos que incorporen la variabilidad y evalúen el nivel de incertidumbre con el objetivo de descubrir y predecir.
Hoy en día, los estadísticos contribuyen a casi todas las facetas de los avances científicos, tecnológicos y sociales. Hay una demanda considerable de desarrollo y aplicación de métodos estadísticos complejos en ciencias biológicas como la genética y la neurociencia. Los estadísticos contribuyen a los estudios de identificación y prevención de enfermedades, a la obtención de imágenes médicas y al descubrimiento de fármacos. Ayudan a elaborar políticas públicas:
Mejor curso de probabilidad y estadística para el aprendizaje automático
Si sigues esta vía, estudiarás las aplicaciones de la estadística y la teoría que subyace a la práctica de la estadística y la probabilidad, incluyendo la modelización estocástica. Si tienes intención de cursar estudios de postgrado, deberías seguir esta vía.
¿No te gusta la Estadística y la Probabilidad? Puedes optar por mantener tu especialización en Estadística en general, o puedes elegir un itinerario diferente. Consulta nuestro otro itinerario de Estadística para ver si se ajusta a tus intereses:
Los servicios de los Centros de Estudiantes están disponibles los siete días de la semana en los campus de City, Grafton, Epsom y Tai Tonga, y seis días a la semana en Tai Tokerau, con un personal amable disponible para asesorarte sobre cualquier aspecto de tus estudios y de tu vida en la Universidad.
Probabilidad y estadística coursera
Texto: Introducción a la Probabilidad y Estadística por el Departamento de Matemáticas de la Universidad de Houston. Disponible en formato electrónico (PDF) a través de CASA para todos los estudiantes matriculados a través de un código de acceso. *Nota: Si extravía/perde su código, tendrá que comprar otro. No hay excepción a esto.
*Nota: No puede aplicarse a los requisitos de curso o de GPA para una especialización o una especialización en el Colegio de Ciencias Naturales y Matemáticas. Los estudiantes con crédito previo para MATH 3338 o MATH 3339 no pueden inscribirse o recibir crédito para MATH 1342.
Materiales necesarios: Se requiere que los estudiantes compren un código de acceso en la Librería para acceder a los materiales de aprendizaje. Se requiere que los estudiantes tengan una calculadora. Una calculadora gráfica no es necesaria.
Al completar con éxito este curso, los estudiantes estarán familiarizados con las reglas básicas de la probabilidad y serán capaces de utilizarlas en la modelización de la incertidumbre en la obtención y registro de datos. Serán capaces de utilizar resúmenes gráficos y numéricos de los datos en la comprensión de los procesos de generación de datos. Comprenderán la lógica de la inferencia estadística y serán capaces de aplicar procedimientos inferenciales comunes. Los estudiantes estarán expuestos a los aspectos computacionales de la estadística mediante el uso de calculadoras, programas de hojas de cálculo o paquetes de análisis de datos con fines especiales.