Przejdź do głównej treści
Strona głównaPython

Kurs

Testowanie hipotez w Pythonie

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
Zaktualizowano 12.2025
Naucz się, jak i kiedy używać w Pythonie popularnych testów hipotez, takich jak testy t, testy proporcji i testy chi-kwadrat.
Zacznij kurs za darmo
PythonProbability & Statistics
4 godz.
15 filmów
50 Ćwiczeń
3,750 XP
59,101
Zaświadczenie o ukończeniu

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcji

lub

Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.

Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm

Group

Szkolisz zespół?

Wypróbuj dla firm

Opis kursu

Testowanie hipotez pozwala odpowiadać na pytania dotyczące zbiorów danych w statystycznie rygorystyczny sposób. W tym kursie rozwiniesz swoje umiejętności analityczne w Pythonie, ucząc się, jak i kiedy stosować popularne testy, takie jak testy t, testy proporcji i testy chi-kwadrat. Pracując z rzeczywistymi danymi – w tym z opiniami użytkowników Stack Overflow oraz danymi łańcucha dostaw dla medycznych przesyłek zaopatrzeniowych – dogłębnie zrozumiesz, jak działają te testy i jakie kluczowe założenia je leżą u ich podstaw. Poznasz też testy nieparametryczne, które pozwalają wyjść poza ograniczenia tradycyjnych testów hipotez.Filmy zawierają transkrypcje na żywo, które możesz wyświetlić, klikając „Pokaż transkrypcję" w lewym dolnym rogu odtwarzacza. Glosariusz kursu znajdziesz po prawej stronie, w sekcji zasobów. Aby uzyskać punkty CPE, musisz ukończyć kurs i zdobyć co najmniej 70% punktów w kwalifikowanym teście. Do testu możesz przejść, klikając informację o punktach CPE po prawej stronie.

Wymagania wstępne

Sampling in Python
1

Hypothesis Testing Fundamentals

How does hypothesis testing work and what problems can it solve? To find out, you’ll walk through the workflow for a one sample proportion test. In doing so, you'll encounter important concepts like z-scores, p-values, and false negative and false positive errors.
Zacznij rozdział
2

Two-Sample and ANOVA Tests

In this chapter, you’ll learn how to test for differences in means between two groups using t-tests and extend this to more than two groups using ANOVA and pairwise t-tests.
Zacznij rozdział
3

Proportion Tests

Now it’s time to test for differences in proportions between two groups using proportion tests. Through hands-on exercises, you’ll extend your proportion tests to more than two groups with chi-square independence tests, and return to the one sample case with chi-square goodness of fit tests.
Zacznij rozdział
Testowanie hipotez w Pythonie
Kurs
ukończony

Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu

Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysu
Udostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracyZapisz się teraz

Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Testowanie hipotez w Pythonie już dziś!

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcji

lub

Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.