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课程

Python 假设检验

中级技能水平
更新时间 2025年12月
了解如何以及何时在 Python 中使用常见假设检验,如 t 检验、比例检验和卡方检验。
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PythonProbability & Statistics
4小时
15 视频
50 道练习
3,750 XP
59,101
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课程描述

假设检验能以统计上严格的方法回答关于数据集的问题。在本课程中,您将提升 Python 分析技能,学习何时以及如何使用常见检验方法,如 t 检验、比例检验和卡方检验。借助真实世界数据(包括 Stack Overflow 用户反馈和医用物资运输的供应链数据),您将深入理解这些检验的工作原理及其关键前提假设。您还将了解如何使用非参数检验,突破传统假设检验的局限。视频包含实时字幕,您可以点击视频左下角的 "Show transcript" 显示字幕。 课程术语表位于右侧的资源部分。 若要获得 CPE 学分,您需要完成课程并在合格测评中达到 70% 的得分。您可以点击右侧的 CPE 学分提示进入测评。

先决条件

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.
开始章节
2

Two-Sample and ANOVA Tests

In this chapter, you’ll learn how to test for differences in means between two groups using t-tests and extend this to more than two groups using ANOVA and pairwise t-tests.
开始章节
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.
开始章节
Python 假设检验
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