Chuyển đến nội dung chính
Trang chủPython

Khóa học

Kiểm định giả thuyết trong Python

Trung cấpTrình độ kỹ năng
Đã cập nhật tháng 12, 2025
Tìm hiểu cách và thời điểm sử dụng các kiểm định giả thuyết phổ biến như kiểm định t, kiểm định tỷ lệ và kiểm định chi bình phương trong Python.
Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí
PythonProbability & Statistics4 giờ15 video50 Bài tập3,750 XP58,212Giấy Chứng Nhận Thành Tích

Tạo tài khoản miễn phí

hoặc

Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.

Được yêu thích bởi học viên tại hàng nghìn công ty

Group

Đào tạo 2 người trở lên?

Thử DataCamp for Business

Mô tả khóa học

Kiểm định giả thuyết giúp bạn trả lời các câu hỏi về bộ dữ liệu một cách chặt chẽ về mặt thống kê. Trong khóa học này, bạn sẽ nâng cao kỹ năng phân tích bằng Python khi học cách và thời điểm sử dụng các phép kiểm định phổ biến như t-test, kiểm định tỷ lệ, và kiểm định chi-bình phương. Làm việc với dữ liệu thực tế, gồm phản hồi người dùng Stack Overflow và dữ liệu chuỗi cung ứng cho các lô hàng vật tư y tế, bạn sẽ hiểu sâu cách các phép kiểm định này vận hành và các giả định cốt lõi đứng sau chúng. Bạn cũng sẽ khám phá cách các kiểm định phi tham số có thể vượt qua những giới hạn của kiểm định giả thuyết truyền thống.Các video có bản chép lời trực tiếp mà bạn có thể hiển thị bằng cách nhấp vào "Show transcript" ở góc dưới bên trái của video. Bảng thuật ngữ của khóa học nằm bên phải trong phần tài nguyên. Để nhận tín chỉ CPE, bạn cần hoàn thành khóa học và đạt tối thiểu 70% trong bài đánh giá đủ điều kiện. Bạn có thể đi đến bài đánh giá bằng cách nhấp vào mục CPE credits ở bên phải.

Điều kiện tiên quyết

Sampling in Python
1

Hypothesis Testing Fundamentals

How does hypothesis testing work and what problems can it solve? To find out, you’ll walk through the workflow for a one sample proportion test. In doing so, you'll encounter important concepts like z-scores, p-values, and false negative and false positive errors.
Bắt Đầu Chương
2

Two-Sample and ANOVA Tests

3

Proportion Tests

Now it’s time to test for differences in proportions between two groups using proportion tests. Through hands-on exercises, you’ll extend your proportion tests to more than two groups with chi-square independence tests, and return to the one sample case with chi-square goodness of fit tests.
Bắt Đầu Chương
4

Non-Parametric Tests

Kiểm định giả thuyết trong Python
Hoàn
Thành

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của ban
Đăng Ký Ngay

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Kiểm định giả thuyết trong Python ngay hôm nay!

Tạo tài khoản miễn phí

hoặc

Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.