Ana içeriğe atla

Kurs

Python'da Hipotez Testi

Orta SeviyeBeceri Seviyesi

Güncel 12.2025

Python'da t-testleri, oran testleri ve ki-kare testleri gibi yaygın hipotez testlerini nasıl ve ne zaman kullanacağınızı öğrenin.

Kursa Ücretsiz Başlayın

PythonProbability & Statistics

4 sa

15 video

50 Egzersiz

3,750 XP

59,202

Başarı Belgesi

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?

İşletmeler için deneyin

Kurs Açıklaması

Hipotez testi, veri kümelerin hakkında soruları istatistiksel olarak sağlam bir şekilde yanıtlamanı sağlar. Bu kursta, t-testleri, oran testleri ve ki-kare testleri gibi yaygın testleri ne zaman ve nasıl kullanacağını öğrenirken Python analitik becerilerini geliştireceksin. Stack Overflow kullanıcı geri bildirimi ve tıbbi malzeme sevkiyatlarına ait tedarik zinciri verileri de dahil olmak üzere gerçek dünya verileriyle çalışarak, bu testlerin nasıl işlediğini ve onları temel alan kilit varsayımları derinlemesine anlayacaksın. Ayrıca, parametrik olmayan testlerin, geleneksel hipotez testlerinin sınırlamalarını aşmak için nasıl kullanılabileceğini keşfedeceksin.Videolarda, videoların sol alt kısmındaki "Show transcript" butonuna tıklayarak açabileceğin canlı altyazılar bulunur. Kurs sözlüğünü sağ taraftaki kaynaklar bölümünde bulabilirsin. CPE kredileri alabilmek için kursu tamamlayıp nitelikli değerlendirmede %70 puana ulaşman gerekir. Sağ taraftaki CPE kredileri çağrısına tıklayarak değerlendirmeye gidebilirsin.

Önkoşullar

Sampling in Python

1

Hipotez Testi Temelleri

Hipotez testi nasıl çalışır ve hangi sorunları çözebilir? Bunu görmek için, tek örneklem oran testi iş akışını adım adım inceleyeceksin. Bu sırada z-skorları, p-değerleri ve yalancı negatif ile yalancı pozitif hataları gibi önemli kavramlarla karşılaşacaksın.

Hipotez testleri ve z-skorları

A/B testinin kullanım alanları

Örneklem ortalamasını hesaplama

z-skoru hesaplama

p-değerleri

Ceza davaları ve hipotez testleri

Sol kuyruk, sağ kuyruk, iki kuyruk

p-değerlerini hesaplama

İstatistiksel anlamlılık

p-değerlerinden karar vermek

Güven aralığı hesaplama

Tip I ve tip II hatalar

Bölümü Başlat

2

İki Örneklem ve ANOVA Testleri

Bu bölümde, iki grup arasındaki ortalama farklarını t-testleriyle nasıl sınayacağını ve bunu ANOVA ve ikili t-testlerle iki gruptan fazlasına nasıl genişleteceğini öğreneceksin.

t-testleri uygulama

Hipotez testi iş akışı

İki örneklem ortalaması test istatistiği

t-istatistiklerinden p-değerlerini hesaplama

Neden t gerekli?

t-dağılımı

Eşleştirilmiş t-testleri

Eşleştirme gerekli mi?

Farkı görselleştirme

ttest() kullanma

ANOVA testleri

Birden çok kategoriyi görselleştirme

ANOVA testi uygulama

Çiftler hâlinde t-testleri

Bölümü Başlat

3

Oran Testleri

Şimdi iki grup arasındaki oran farklarını oran testleriyle sınama zamanı. Uygulamalı egzersizlerle, oran testlerini ki-kare bağımsızlık testleriyle ikiden fazla gruba genişletecek ve ki-kare uygunluk testleriyle tek örneklem durumuna geri döneceksin.

Tek örneklem oran testleri

Oranlar için t mi?

Tek oranın testi

İki örneklem oran testleri

İki oranın testi

İki örnek için proportions_ztest()

Ki-kare bağımsızlık testi

Ki-kare dağılımı

Ki-kare testlerinde kaç kuyruk?

Ki-kare testi uygulamak

Ki-kare uygunluk testi

Uyum iyiliğini görselleştirme

Uygunluk (goodness of fit) testi uygulama

Bölümü Başlat

4

Parametrik Olmayan Testler

Son olarak, parametrik hipotez testlerinin yaptığı varsayımları öğrenecek ve bu varsayımlar sağlanmadığında parametrik olmayan testlerin nasıl kullanılabileceğini göreceksin.

Hipotez testindeki varsayımlar

Hipotez testlerinin yaygın varsayımları

Örneklem büyüklüğünü test etme

Parametrik olmayan testler

Hangi parametrik test?

Wilcoxon işaretli-sıralar testi

Parametrik olmayan ANOVA ve eşleştirilmemiş t-testleri

Wilcoxon-Mann-Whitney

Kruskal-Wallis

Bölümü Başlat

Python'da Hipotez Testi

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Python'da Hipotez Testi eğitimine başlayın!

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.