After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
コース説明
確率は、ランダムな現象について予測するための学問です。このコースでは、コイン投げの例を用いながら、確率変数、分布、条件付きの考え方を学びます。さらに、ランダムシミュレーションを通じて確率問題の解き方への直感も身につけます。これらの原理は統計的推測の理解に役立ち、データから結論を導く際にも応用できます。
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
二項分布
最も単純で一般的なランダム現象の例の一つがコイン投げです。ある確率で「はい」または「いいえ」になる事象ですね。ここでは、複数のはい/いいえ試行のふるまいを表す二項分布について学び、その挙動をどのように予測・シミュレーションするかを身につけます。
2
確率の法則
この章では、2つの事象が同時に起こる確率や、少なくとも一方が起こる確率など、複数の確率を組み合わせる方法を学び、ランダムシミュレーションでそれぞれを確認します。さらに、確率変数の加算や乗算に関する性質の一部についても学びます。
3
ベイズ統計
ベイズ統計は、証拠に基づいて信念を更新するための数学的に厳密な方法です。この章では、コインが公正か偏っているかについて結論を導くためにベイズの定理を適用し、シミュレーションで裏付ける方法を学びます。
4
関連する分布
これまでは二項分布を扱ってきましたが、確率変数がとりうる分布は他にも多数あります。この章では、二項分布と関係の深い3つの分布――正規分布、ポアソン分布、幾何分布――を紹介します。
R
Rで学ぶ確率の基礎
コース修了
