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統計的推論は、データから母集団または科学的真実に関する結論を引き出すプロセスです。 統計モデル、データ駆動型戦略、分析での設計とランダム化の明示的な使用など、推論を行う方法はたくさんあります。 さらに、推論を実行するための広範な理論(頻繁、ベイズ、確率、設計ベースなど)と多数の複雑さ(データの欠落、観測および非観測の交絡、バイアス)があります。 開業医はしばしば、技術、哲学、ニュアンスの衰弱させる迷路に残される可能性があります。 このコースでは、物事を成し遂げるための実践的なアプローチで推論の基礎を紹介します。 このコースを受講した後、学生は統計的推論の一般的な方向性を理解し、データを分析するときにこの情報を使用して情報に基づいた意思決定を行います。
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生物統計学教授
ブルームバーグ公衆衛生学校
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私のコンピューター 21コース
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