Zjisti, proč je testování hypotéz užitečné, a projdi si celý postup pro jednovýběrový test poměrů. Přitom se setkáš s důležitými pojmy, jako jsou z-skóre, p-hodnoty a chyby falešně negativních a falešně pozitivních výsledků. Seznámíš se také s datovými sadami z průzkumu Stack Overflow a opožděných zdravotnických zásilek.

Hypotézové testy a z-skóre

Využití A/B testování

Výpočet výběrového průměru

Výpočet z-skóre

p-hodnoty

Trestní řízení a testy hypotéz

Levý chvost, pravý chvost, oba chvosty

Výpočet p-hodnot

Statistická významnost

Rozhodování na základě p-hodnot

Výpočet intervalů spolehlivosti

Chyby typu I a typu II

Úvod do testování hypotéz

Naučíš se testovat rozdíly v průměrech mezi dvěma skupinami pomocí t-testů a jak tento přístup rozšířit na více než dvě skupiny pomocí ANOVA a párových t-testů.

Provádění t-testů

Postup testování hypotéz

Testovací statistika pro test rozdílu dvou výběrových průměrů

Výpočet p-hodnot z t-statistik

K čemu slouží t-rozdělení?

t-rozdělení

Od t k p

Párové t-testy

Párový vs. nepárový t-test

Párový

Nepárový

Je párování potřeba?

Vizualizace rozdílu

Použití t.test()

ANOVA testy

Vizualizace mnoha kategorií

Provedení ANOVA testu

Dvouvýběrové testy a ANOVA

Naučíš se testovat rozdíly v poměrech mezi dvěma skupinami pomocí testů poměrů, rozšíříš to na více než dvě skupiny pomocí chí-kvadrát testů nezávislosti a vrátíš se k jednovýběrovému případu s chí-kvadrát testy dobré shody.

Proporční testy pro jeden výběr

t-test pro proporce?

Test pro jednoduché proporce

Dvouvýběrové testy proporcí

Test dvou proporcí

prop_test() pro dva výběry

Chí-kvadrát test nezávislosti

Chí-kvadrát rozdělení

Kolik chvostů mají chí-kvadrát testy?

Provedení chí-kvadrát testu

Testy dobré shody chí-kvadrát

Vizualizace dobré shody

Provedení testu dobré shody

Testy poměrů

Zjistíš, jaké předpoklady parametrické testy hypotéz vyžadují, a uvidíš, jak lze použít simulační a pořadové neparametrické testy v případech, kdy tyto předpoklady nejsou splněny.

Předpoklady testování hypotéz

Společné předpoklady hypotézových testů

Testování velikosti vzorku

Framework „There is only one test"

Pouze jeden test

Specifikace a formulace hypotézy

Pokračování v infer pipeline

Generování a výpočet

Pozorovaná statistika a p-hodnota

Neparametrická ANOVA a nepárové t-testy

Simulační t-test

Rank sum testy

Gratulujeme!

Neparametrické testy

Late Shipments w/ Freight Cost Group

StackOverflow Survey

Democratic Presidential Candidates by County

Late shipments Bootstrap Distribution

Late Shipments

Testování hypotéz ti umožňuje klást otázky o svých datových sadách a odpovídat na ně statisticky přesným způsobem. V tomto kurzu se naučíš, jak a kdy používat běžné testy, jako jsou t-testy, testy poměrů a chí-kvadrát testy. Získáš hluboké pochopení toho, jak fungují, a jaké předpoklady za nimi stojí. Také se naučíš, jak spolu různé testy hypotéz souvisí prostřednictvím frameworku „There is only one test", a použiješ neparametrické testy, které ti umožní obejít požadavky tradičních testů hypotéz. Během celého kurzu budeš zkoumat průzkum uživatelů Stack Overflow a datovou sadu o opožděných zásilkách zdravotnického materiálu.

<h2>Objevte testování hypotéz v R </h2>
Testování hypotéz vám umožňuje klást otázky nad vašimi datovými sadami a odpovídat na ně statisticky rigorózním způsobem. V tomto kurzu se naučíš, jak a kdy používat běžné testy, jako jsou t-testy, testy podílu a chí-kvadrát testy. 
<br><br>
Získáte hluboké porozumění tomu, jak fungují a jaké předpoklady je podmiňují. Také se naučíš, jak spolu souvisejí různé testy hypotéz pomocí rámce „Existuje jen jeden test“ a jak používat neparametrické testy, které ti umožní obejít požadavky tradičních testů hypotéz.
<br><br>
<h2>Seznamte se s t-testy a chí-kvadrát testy</h2>
Začnete tím, že se naučíte, proč je testování hypotéz v R užitečné, a přitom si postupně projdete několik klíčových konceptů. Také se naučíte, jak vám t-testy mohou pomoci testovat rozdíly v průměrech mezi dvěma skupinami a jak vám chí-kvadrát testy mohou pomoci porovnat pozorované výsledky s očekávanými výsledky.  
<br><br>
<h2>Pochopte vztahy mezi hypotézovými testy v R</h2>
Jak budete postupovat, objevíte vztahy mezi různými testy a prozkoumáte prvky náhodnosti, nezávislosti pozorování a velikosti vzorků. 
<br><br>
Až tento kurz dokončíš, budeš mít hlubší porozumění testování hypotéz v R a tomu, kdy je vhodné použít konkrétní testy na svá data. 
<br><br>
Během kurzu prozkoumáš uživatelský průzkum Stack Overflow a datovou sadu pozdních dodávek zdravotnického materiálu.

Sampling in R

Poznejte testování hypotéz v R, včetně použití t-testů, testů podílů a chí-kvadrát testů.

Testování hypotéz v R

Naučte se, kdy a jak používat testování hypotéz v R, včetně t-testů, testů podílu a chí-kvadrát testů. 

Asociovaný datový vědec v R

Datový analytik  v R

Statistik v R

Základy statistiky v R

Za účelem otestování účinnosti nové výukové metody na základní škole dostali stejní náhodně vybraní žáci pre-test i post-test.

Vědci chtějí zjistit, zda starší děti mají menší chuť na sladké než děti mladší. Průzkum preferencí byl proveden u sourozeneckých dvojic.

Za účelem otestování účinnosti nové výukové metody na základní škole dostaly pre-test a post-test dva různé náhodně vybrané vzorky žáků.

Aby bylo možné pochopit vliv lokality na příjem, byl proveden průzkum mezi dospělými žijícími v Kyjevě a samostatný průzkum mezi dospělými žijícími v Londýně.

Je párování potřeba?

Testování hypotéz v R

Interaktivní praktické cvičení