Corso
Test di ipotesi in R
IntermedioLivello di competenza
Aggiornato 11/2025RProbability & Statistics4 h16 video53 Esercizi4,000 XP33,103Attestato di conseguimento
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Prova DataCamp for BusinessDescrizione del corso
Scopri il test di ipotesi in R
Il test di ipotesi ti permette di fare domande sui tuoi set di dati e rispondere in modo statistico rigoroso. In questo corso imparerai come e quando usare test comuni come i test t, i test di proporzione e i test chi-quadrato.Capirai bene come funzionano e quali sono le ipotesi su cui si basano. Imparerai anche come i diversi test di ipotesi sono collegati usando il concetto di "Esiste un solo test" e userai test non parametrici che ti permettono di evitare i requisiti dei test di ipotesi tradizionali.
Scopri i test T e i test del chi quadrato
Inizierai scoprendo perché i test di ipotesi in R sono utili, mentre analizzi alcuni concetti chiave. Imparerai anche come i test t possono aiutarti a verificare le differenze nelle medie tra due gruppi e come i test chi-quadrato possono aiutarti a confrontare i risultati osservati con quelli attesi.Capire le relazioni tra i test di ipotesi R
Man mano che vai avanti, scoprirai le relazioni tra i diversi test, esplorando elementi di casualità, indipendenza dell'osservazione e dimensioni dei campioni.Quando avrai finito questo corso, capirai meglio come fare i test di ipotesi in R e quando è meglio usare test specifici sui tuoi dati.
Durante il corso, darai un'occhiata a un sondaggio tra gli utenti di Stack Overflow e a un set di dati sulle consegne in ritardo di forniture mediche.
Prerequisiti
Sampling in R1
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.
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.
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