Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
O teste de hipóteses permite que você responda a perguntas sobre seus conjuntos de dados com rigor estatístico. Neste curso, você desenvolverá suas habilidades analíticas em Python à medida que aprender como e quando usar testes comuns, como testes t, testes de proporção e testes de qui-quadrado. Trabalhando com dados reais, como feedback de usuários do Stack Overflow e dados de uma cadeia de suprimentos de entregas de materiais médicos, você vai adquirir uma grande compreensão de como funcionam esses testes e as principais suposições que os embasam. Você também descobrirá como os testes não paramétricos podem ser usados para ir além das limitações dos testes de hipóteses tradicionais.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Fundamentos do teste de hipóteses
Como funciona o teste de hipóteses e que problemas ele pode resolver? Para descobrir isso, você percorrerá o fluxo de trabalho de um teste de proporção de uma amostra. Ao fazer isso, você vai se deparar com conceitos importantes como escores z, valores p e erros de falsos negativos e falsos positivos.
- Testes de hipóteses e escores z50 XP
- Usos dos testes A/B50 XP
- Cálculo da média da amostra100 XP
- Cálculo de um escore z100 XP
- Valores p50 XP
- Julgamentos criminais e testes de hipóteses50 XP
- Unicaudal à esquerda, unicaudal à direita e bicaudal100 XP
- Cálculo dos valores p100 XP
- Significância estatística50 XP
- Decisões com base nos valores p50 XP
- Cálculo do intervalo de confiança100 XP
- Erros tipo I e tipo II100 XP
2
Testes de duas amostras e ANOVA
Neste capítulo, você aprenderá a testar as diferenças de médias entre dois grupos usando testes t e estenderá isso para mais de dois grupos usando testes t dois a dois e ANOVA.
3
Testes de proporção
Agora é hora de testar as diferenças nas proporções entre dois grupos usando testes de proporção. Por meio de exercícios práticos, você ampliará seus testes de proporção para mais de dois grupos com testes qui-quadrado de independência e retornará ao caso de uma amostra com testes de qui-quadrado para qualidade do ajuste.
4
Testes não paramétricos
Por fim, é hora de aprender sobre as suposições feitas pelos testes de hipóteses paramétricos e ver como os testes não paramétricos podem ser usados quando essas suposições não são atendidas.
Teste de hipóteses em Python
Curso
concluído
