After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Тестування гіпотез дає змогу відповідати на запитання про ваші набори даних статистично обґрунтовано. У цьому курсі ви розвинете аналітичні навички в Python і дізнаєтеся, як і коли застосовувати поширені тести, зокрема t-тести, тести для часток і хі-квадрат тести. Працюючи з реальними даними, зокрема відгуками користувачів Stack Overflow та даними ланцюга постачання для відправлень медичних матеріалів, ви глибоко зрозумієте, як працюють ці тести та на яких ключових припущеннях вони ґрунтуються. Ви також з'ясуєте, як непараметричні тести допомагають виходити за межі обмежень традиційних тестів гіпотез.У відео є живі транскрипти, які можна відкрити, натиснувши «Show transcript» у нижньому лівому куті відео.
Глосарій курсу розміщено праворуч у розділі з ресурсами.
Щоб отримати кредити CPE, потрібно пройти курс і набрати 70% на підсумковому оцінюванні. Перейти до оцінювання можна, натиснувши інформаційний блок про кредити CPE праворуч.
Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Основи тестування гіпотез
Як працює тестування гіпотез і які задачі воно розв'язує? Щоб це з'ясувати, ви пройдете увесь процес одно-вибіркового тесту для частки. Під час роботи ви познайомитеся з важливими поняттями: z-значеннями, p-значеннями, а також помилками першого та другого роду.
- Перевірки гіпотез і z-оцінки50 XP
- Де корисне A/B‑тестування50 XP
- Обчислення вибіркового середнього100 XP
- Обчислення z-показника100 XP
- p-значення50 XP
- Кримінальні суди та перевірки гіпотез50 XP
- Лівий хвіст, правий хвіст, обидва хвости100 XP
- Обчислення p-значень100 XP
- Статистична значущість50 XP
- Рішення на основі p-значень50 XP
- Обчислення довірчого інтервалу100 XP
- Помилки I та II типу100 XP
2
Двовибіркові тести та ANOVA
У цьому розділі ви навчитеся перевіряти відмінності середніх між двома групами за допомогою t-тестів і розширите це на більше ніж дві групи за допомогою ANOVA та попарних t-тестів.
3
Тести для часток
Тепер час перевіряти відмінності часток між двома групами за допомогою тестів для часток. На практичних вправах ви розширите тести для часток на понад дві групи за допомогою хі-квадрат тестів незалежності й повернетеся до одно-вибіркового випадку з хі-квадрат тестами узгодженості.
4
Непараметричні тести
Нарешті, ви дізнаєтеся про припущення, на яких базуються параметричні тести гіпотез, і побачите, як застосовувати непараметричні тести, коли ці припущення не виконуються.
Тестування гіпотез у Python
Курс
завершено
