Python 推断基础

真正理解假设检验

在你计算出平均值并绘制图表之后，会发生什么？如何从描述性统计迈向自信决策？如何运用假设检验来解决现实世界中的问题？在这门为期四小时的 Python 推断基础课程中，你将通过实践获得基于数据做出可靠结论的经验。 你将全面学习抽样，并了解不当抽样如何使统计推断偏离课程。

分析广泛的场景

你将首先学习正态性和相关性的假设检验，以及参数检验和非参数检验。 你将使用 SciPy 运行这些测试，并解读其输出，以用于决策。接下来，你将通过效应量和统计功效来衡量结果的强度，同时通过应用校正来避免虚假相关。最后，你将运用模拟、随机化和元分析来处理广泛的数据，包括重新分析其他研究人员的结果。

从大数据中得出可靠结论

完成课程后，你将能够成功运用大数据，并据此做出领导者可以信赖的有原则的决策。 你将远远超越图表和汇总统计，产出可靠、可重复且可解释的结果。