After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
कोर्स विवरण
R में परिकल्पना परीक्षण की खोज करें
परिकल्पना परीक्षण आपको अपने डेटासेट के बारे में प्रश्न पूछने और उनका सांख्यिकीय रूप से कठोर तरीके से उत्तर देने की सुविधा देता है। इस पाठ्यक्रम में, आप सीखेंगे कि t-परीक्षण, अनुपात परीक्षण, और chi-square परीक्षण जैसे सामान्य परीक्षणों का उपयोग कैसे और कब करना है।आपको यह गहरी समझ मिलेगी कि वे कैसे काम करते हैं और उनके पीछे कौन-सी मान्यताएँ निहित हैं। आप यह भी सीखेंगे कि विभिन्न परिकल्पना परीक्षण ""There is only one test"" फ्रेमवर्क का उपयोग करके कैसे आपस में संबंधित हैं, और ऐसे गैर-पैरामीट्रिक परीक्षणों का उपयोग करेंगे जो आपको पारंपरिक परिकल्पना परीक्षणों की आवश्यकताओं से बचने में मदद करते हैं।
टी-टेस्ट और ची-स्क्वायर टेस्ट के बारे में जानें
आप R में परिकल्पना परीक्षण क्यों उपयोगी है, यह समझने से शुरुआत करेंगे, और साथ-साथ कुछ प्रमुख अवधारणाओं की भी जाँच करेंगे। आप यह भी सीखेंगे कि t-परीक्षण कैसे दो समूहों के बीच औसत में अंतर की जाँच करने में मदद कर सकते हैं और chi-square परीक्षण कैसे देखे गए परिणामों की अपेक्षित परिणामों से तुलना करने में मदद कर सकते हैं।R परिकल्पना परीक्षणों के बीच संबंधों को समझें
जैसे-जैसे आप आगे बढ़ेंगे, आप विभिन्न परीक्षणों के बीच संबंधों को समझेंगे, जिसमें यादृच्छिकता, प्रेक्षण की स्वतंत्रता और नमूना आकार के तत्वों का अन्वेषण किया जाएगा।इस पाठ्यक्रम को पूरा करने तक, आपके पास R में परिकल्पना परीक्षण की गहरी समझ होगी और यह भी पता होगा कि अपने डेटा पर विशिष्ट परीक्षणों का उपयोग कब उपयुक्त है।
पूरे पाठ्यक्रम के दौरान, आप Stack Overflow उपयोगकर्ता सर्वेक्षण और चिकित्सा आपूर्ति की देर से हुई शिपमेंट के डेटासेट का अन्वेषण करेंगे।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Introduction to Hypothesis Testing
Learn why hypothesis testing is useful, and step through the workflow for a one sample proportion test. In doing so, you'll encounter important concepts like z-scores, p-p-values, and false negative and false positive errors. The Stack Overflow survey and late medical shipments datasets are introduced.
- Hypothesis tests and z-scores50 XP
- Uses of A/B testing50 XP
- Calculating the sample mean100 XP
- Calculating a z-score100 XP
- p-values50 XP
- Criminal trials and hypothesis tests50 XP
- Left tail, right tail, two tails100 XP
- Calculating p-values100 XP
- Statistical significance50 XP
- Decisions from p-values50 XP
- Calculating confidence intervals100 XP
- Type I and type II errors100 XP
2
Two-Sample and ANOVA Tests
Learn how to test for differences in means between two groups using t-tests, and how to extend this to more than two groups using ANOVA and pairwise t-tests.
3
Proportion Tests
Learn how to test for differences in proportions between two groups using proportion tests, extended it to more than two groups with chi-square independence tests, and return to the one sample case with chi-square goodness of fit tests.
4
Non-Parametric Tests
Learn about the assumptions made by parametric hypothesis tests and see how simulation-based and rank-based non-parametric tests can be used when those assumptions aren't met.
R
Hypothesis Testing in R
कोर्स
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