Bu kursları tamamladıktan sonra profesyonel görselleştirmeler ve panolar oluşturma konusunda kendime güveniyorum
Shoebur RahmanSatın Alma Uzmanı, Giz Bangladesh
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.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
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-skorları50 XP
- A/B testinin kullanım alanları50 XP
- Örneklem ortalamasını hesaplama100 XP
- z-skoru hesaplama100 XP
- p-değerleri50 XP
- Ceza davaları ve hipotez testleri50 XP
- Sol kuyruk, sağ kuyruk, iki kuyruk100 XP
- p-değerlerini hesaplama100 XP
- İstatistiksel anlamlılık50 XP
- p-değerlerinden karar vermek50 XP
- Güven aralığı hesaplama100 XP
- Tip I ve tip II hatalar100 XP
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.
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.
4
Parametrik Olmayan Testler
Son olarak, parametrik hipotez testlerinin yaptığı varsayımları öğrenecek ve bu varsayımlar sağlanmadığında parametrik olmayan testlerin nasıl kullanılabileceğini göreceksin.
Python'da Hipotez Testi
Kurs
Tamamlandı
