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Pruebas de hipótesis en Python

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Descripción del curso

Las pruebas de hipótesis te permiten responder a preguntas sobre tus conjuntos de datos de forma estadísticamente rigurosa. En este curso, aumentarás tus habilidades analíticas en Python mientras aprendes cómo y cuándo utilizar pruebas comunes como las pruebas t, las pruebas de proporción y las pruebas chi-cuadrado. Trabajando con datos del mundo real, incluidos los comentarios de los usuarios de Stack Overflow y los datos de la cadena de suministro de los envíos de suministros médicos, comprenderás en profundidad cómo funcionan estas pruebas y los supuestos clave que las sustentan. También descubrirás cómo pueden utilizarse las pruebas no paramétricas para ir más allá de las limitaciones de las pruebas de hipótesis tradicionales.
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Fundamentos de Estadística con Python

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  1. 1

    Fundamentos de la prueba de hipótesis

    Gratuito

    ¿Cómo funciona la comprobación de hipótesis y qué problemas puede resolver? Para averiguarlo, recorrerás el flujo de trabajo de una prueba de proporción de una muestra. Al hacerlo, te encontrarás con conceptos importantes como las puntuaciones z, los valores p y los errores falso negativo y falso positivo.

    Reproducir Capítulo Ahora
    Pruebas de hipótesis y puntuaciones z
    50 xp
    Usos de las pruebas A/B
    50 xp
    Cálculo de la media muestral
    100 xp
    Calcular una puntuación z
    100 xp
    p-values
    50 xp
    Juicios penales y pruebas de hipótesis
    50 xp
    Cola izquierda, cola derecha, dos colas
    100 xp
    Cálculo de los valores p
    100 xp
    Significación estadística
    50 xp
    Decisiones a partir de valores p
    50 xp
    Calcular un intervalo de confianza
    100 xp
    Errores de tipo I y de tipo II
    100 xp
  2. 3

    Pruebas de proporción

    Ahora es el momento de comprobar las diferencias de proporciones entre dos grupos mediante pruebas de proporciones. Mediante ejercicios prácticos, ampliarás tus pruebas de proporciones a más de dos grupos con las pruebas de independencia ji-cuadrado, y volverás al caso de una muestra con las pruebas de bondad de ajuste ji-cuadrado.

    Reproducir Capítulo Ahora
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Sets De Datos

Late ShipmentsStack OverflowU.S. Democrat Votes 2012/2016U.S. Republican Votes 2008/2012

Colaboradores

Collaborator's avatar
Dr. Chester Ismay
Collaborator's avatar
Amy Peterson
Collaborator's avatar
Izzy Weber

Requisitos Previos

Sampling in Python
James Chapman HeadshotJames Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

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