Neparametrické testy v experimentální analýze

Create Your Free Account

or

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Toto cvičení je součástí kurzu

Experimentální design v Pythonu

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

1847 reviews

Začněte kurz zdarma

Znalost experimentálního designu ti umožní testovat hypotézy s využitím osvědčených analytických nástrojů a kvantifikovat riziko své práce. Začneš budováním základů – co je experimentální design a jaká jsou různá uspořádání, například blokování a stratifikace. Poté se naučíš vizuální i analytické testy normality experimentálních dat a procvičíš si jejich použití.

Exercise 1: Příprava experimentů Exercise 2: Nepáhodné přiřazení subjektů Exercise 3: Náhodné rozdělení subjektů Exercise 4: Nastavení experimentálních dat Exercise 5: Blokování experimentálních dat Exercise 6: Stratifikace experimentu Exercise 7: Který byl stratifikovaný?Exercise 8: Normální rozdělení dat Exercise 9: Vizuální posouzení normality v zemědělském experimentu Exercise 10: Analytické testování normality v zemědělském experimentu

Ponoříš se do pokročilých technik experimentálního designu se zaměřením na faktoriální design, randomizovaný blokový design a úpravy pomocí kovariát. Tyto přístupy jsou klíčové pro zvýšení přesnosti, efektivity a srozumitelnosti výsledků experimentů. Prostřednictvím kombinace teorie a praktických aplikací získáš dovednosti potřebné k navrhování, provádění a analýze složitých experimentů v různých oblastech výzkumu.

Exercise 1: Faktoriální designy: principy a aplikace Exercise 2: Analýza efektivity marketingové kampaně Exercise 3: Heatmap interakcí kampaně Exercise 4: Faktoriální designy a randomizované blokové designy Exercise 5: Randomizovaný blokový design: kontrola variance Exercise 6: Implementace náhodného blokového designu Exercise 7: Vizualizace produktivity v blocích podle pobídky Exercise 8: ANOVA v rámci bloků zaměstnanců Exercise 9: Kovariantní úprava v experimentálním designu Exercise 10: Důležitost kovariátů Exercise 11: Úprava kovariance u růstu kuřat

Zvládni statistické testy jako t-test, ANOVA a chí-kvadrát a hlouběji se ponořte do post-hoc analýz a základů analýzy síly testu. Naučíš se vybrat správný test, interpretovat p-hodnoty a chyby a odborně provádět analýzu síly pro určení velikosti vzorku a efektu – to vše s využitím výkonných knihoven Pythonu, které ti pomohou přeměnit data v užitečné poznatky.

Exercise 1: Výběr správného statistického testu Exercise 2: Výběr správného testu: petrochemikálie Exercise 3: Výběr správného testu: lidské zdroje Exercise 4: Výběr správného testu: finance Exercise 5: Post-hoc analýza po ANOVA Exercise 6: ANOVA pro léčbu úzkosti Exercise 7: Aplikace Tukeyova HSD testu Exercise 8: Aplikace Bonferroniho korekce Exercise 9: P-hodnoty, alfa a chyby Exercise 10: Analýza odolnosti hraček Exercise 11: Vizualizace rozdílů v odolnosti Exercise 12: Role hladin významnosti Exercise 13: Analýza síly testu: velikost vzorku a velikost efektu Exercise 14: Účel velikosti účinku Exercise 15: Odhad potřebné velikosti vzorku pro studii spotřeby energie

Ponoř se do složitostí analýzy experimentálních dat. Naučíš se syntetizovat poznatky pomocí pandas, řešit problémy s daty jako heteroskedasticita za pomoci scipy.stats a aplikovat neparametrické testy, například Mann-Whitney U. Objevíš také další techniky pro transformaci, vizualizaci a interpretaci složitých dat, díky nimž budeš schopen/schopna provádět robustní analýzy v různých experimentálních podmínkách.

Exercise 1: Syntéza poznatků z komplexních experimentů Exercise 2: Vizualizace výnosnosti schvalování půjček Exercise 3: Zkoumání spokojenosti zákazníků Exercise 4: Efektivní komunikace experimentálních dat Exercise 5: Řešení složitostí v experimentálních datech Exercise 6: Kontrola heteroskedasticity u trvanlivosti potravin Exercise 7: Průzkum a transformace dat o trvanlivosti Exercise 8: Neparametrické testy v experimentální analýze

Aktuální cvičení

Exercise 9: Vizualizace a testování metod konzervace Exercise 10: Další analýza technik konzervace potravin Exercise 11: Gratulujeme!