Po ukończeniu tych kursów czuję się pewnie w tworzeniu profesjonalnych wizualizacji i pulpitów nawigacyjnych
Shoebur RahmanSpecjalista ds. zakupów, Giz Bangladesh
Opis kursu
Próbkowanie w Pythonie to fundament statystyki wnioskowania i testowania hipotez. To przydatna umiejętność w analizie ankiet i projektowaniu eksperymentów – pozwala wyciągać wnioski bez badania całej populacji. W tym kursie poznasz przypadki, w których warto stosować próbkowanie, oraz nauczysz się wykonywać najpopularniejsze jego metody – od prostego losowania próby po bardziej zaawansowane techniki, takie jak próbkowanie warstwowe i grupowe. Pracując na rzeczywistych zbiorach danych – ocenach kaw, piosenkach ze Spotify i danych o rotacji pracowników – nauczysz się szacować statystyki populacji i mierzyć niepewność swoich szacunków za pomocą rozkładów próbkowania i rozkładów bootstrapowych.
Wymagania wstępne
Program nauczania
Plan kursu
1
Wprowadzenie do próbkowania
Dowiedz się, czym jest próbkowanie i dlaczego jest tak użyteczne. Poznasz też problemy wynikające z próbkowania wygodnego oraz różnicę między prawdziwą losowością a pseudolosowością.
- Próbkowanie i estymatory punktowe50 XP
- Kiedy stosować próbkowanie?50 XP
- Proste próbkowanie z pandas100 XP
- Proste próbkowanie i obliczenia z NumPy100 XP
- Próbkowanie wygodne50 XP
- Czy wyniki z próbki można uogólnić?100 XP
- Czy te wyniki można uogólnić?100 XP
- Generowanie liczb pseudolosowych50 XP
- Generowanie liczb losowych100 XP
- Rozumienie ziarna losowości100 XP
2
Metody próbkowania
Czas na praktykę – wykonasz cztery metody losowego próbkowania w Pythonie: prostą, systematyczną, warstwową i grupową.
3
Rozkłady próbkowania
Sprawdź swoje próbkowanie w działaniu. W tym rozdziale nauczysz się mierzyć dokładność statystyk próby za pomocą błędów względnych oraz oceniać zmienność swoich szacunków, generując rozkłady próbkowania.
4
Rozkłady bootstrapowe
Opanujesz technikę resamplingową, jaką jest bootstrapping, i nauczysz się szacować zmienność w nieznanej populacji. Poznasz różnicę między rozkładami próbkowania a rozkładami bootstrapowymi.
Próbkowanie w Pythonie
Kurs
ukończony
