Build your ultimate AI agent
Описание курса
Одним из ключевых аспектов статистического анализа является вывод — процесс формулирования заключений о генеральной совокупности на основе выборочных данных. На первый взгляд это может показаться неочевидным, но стандартная практика состоит в том, чтобы попытаться опровергнуть исследовательскую гипотезу, которая не представляет непосредственного интереса. Например, чтобы показать, что один метод лечения эффективнее другого, сначала предполагают, что оба метода дают одинаковую выживаемость — и затем данные опровергают это предположение. Кроме того, в курсе рассматривается понятие p-значения — меры расхождения между данными и гипотезой. Отдельное внимание уделяется доверительным интервалам, которые позволяют оценить величину изучаемого эффекта (например, насколько один метод лечения лучше другого).
Предварительные требования
Программа
Структура курса
1
Введение в идеи статистического вывода
В этой главе вы изучите, как повторные выборки из генеральной совокупности могут различаться между собой. Именно вариативность выборок позволяет делать выводы о генеральной совокупности. Важно помнить: исследовательские гипотезы касаются генеральной совокупности, тогда как доступная информация поступает только из выборочных данных.
- Добро пожаловать на курс!50 XP
- Гипотезы (1)50 XP
- Гипотезы (2)50 XP
- Рандомизированные распределения50 XP
- Работа с данными NHANES100 XP
- Вычисление интересующей статистики100 XP
- Рандомизированные данные в рамках нулевой модели независимости100 XP
- Рандомизированные статистики и точечная диаграмма100 XP
- Плотность распределения при рандомизации100 XP
- Применение распределения рандомизации50 XP
- Соответствуют ли данные генеральной совокупности?100 XP
- Какой вывод можно сделать?50 XP
- Выводы по исследованию50 XP
2
Проведение рандомизационного теста: дискриминация по полу
В этой главе вы получите инструменты и знания, необходимые для полноценной проверки гипотез. По итогам главы вы сможете определять, обоснованно ли отвергать нулевую гипотезу в пользу интересующего исследовательского утверждения.
3
Ошибки проверки гипотез: упущенная выгода
Вы продолжите изучение проверки гипотез на новом примере, сохраняя ту же структуру рандомизационных тестов. Основное внимание в этой главе уделяется различным видам ошибок (первого и второго рода): как они возникают, в каких случаях одна из них опаснее другой, а также как объём выборки и величина эффекта влияют на частоту ошибок.
4
Доверительные интервалы
Доверительные интервалы дополняют проверку гипотез и позволяют оценить параметр генеральной совокупности. Напомним, что интерес всегда представляет некоторая характеристика совокупности, однако для её оценки доступны лишь неполные выборочные данные. В данном случае параметром является истинная доля успехов в генеральной совокупности. Для оценки вариативности, необходимой при построении доверительного интервала, используется метод бутстрэпа.
R
Основы статистического вывода в R
Курс
завершён
