Další rozdělení pravděpodobnosti

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

Úvod do statistiky v Pythonu

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Začněte kurz zdarma

Souhrnná statistika ti dává nástroje, pomocí nichž dokážeš z obrovských datových sad vytáhnout to podstatné. V této kapitole prozkoumáš souhrnné statistiky jako průměr, medián a směrodatnou odchylku a naučíš se je správně interpretovat. Zároveň si procvičíš kritické myšlení, které ti pomůže vybrat pro svá data ty nejvhodnější souhrnné statistiky.

Exercise 1: Co je to statistika?Exercise 2: Deskriptivní a inferenční statistika Exercise 3: Klasifikace datových typů Exercise 4: Míry střední hodnoty Exercise 5: Výpočet průměru a mediánu Exercise 6: Průměr, medián a tvar rozdělení Exercise 7: Míry variability Exercise 8: Rozptyl a směrodatná odchylka Exercise 9: Kvartily, kvantily a kvintily Exercise 10: Hledání odlehlých hodnot pomocí IQR

V této kapitole se naučíš generovat náhodné vzorky a měřit náhodu pomocí pravděpodobnosti. Budeš pracovat s reálnými prodejními daty a počítat pravděpodobnost úspěchu obchodního zástupce. Na závěr použiješ binomické rozdělení k modelování událostí s binárními výsledky.

Exercise 1: Jaká je pravděpodobnost?Exercise 2: S vracením, nebo bez vracení?Exercise 3: Výpočet pravděpodobností Exercise 4: Vzorkování obchodů Exercise 5: Diskrétní rozdělení Exercise 6: Vytvoření rozdělení pravděpodobnosti Exercise 7: Rozpoznávání rozdělení Exercise 8: Očekávaná hodnota vs. průměr vzorku Exercise 9: Spojitá rozdělení Exercise 10: Jaké rozdělení?Exercise 11: Zálohy dat Exercise 12: Simulace čekacích dob Exercise 13: Binomické rozdělení Exercise 14: Simulace obchodních případů Exercise 15: Výpočet binomických pravděpodobností Exercise 16: Kolik prodejů bude uzavřeno?

Je čas prozkoumat jedno z nejdůležitějších pravděpodobnostních rozdělení ve statistice — normální rozdělení. Vytvoříš histogramy pro zobrazení normálních rozdělení, pochopíš centrální limitní větu a rozšíříš své znalosti statistických funkcí o Poissonovo, exponenciální a t-rozdělení.

Exercise 1: Normální rozdělení Exercise 2: Rozdělení Amirových prodejů Exercise 3: Pravděpodobnosti z normálního rozdělení Exercise 4: Simulace prodejů za nových tržních podmínek Exercise 5: Který trh je lepší?Exercise 6: Centrální limitní věta Exercise 7: Vizualizace výběrových rozdělení Exercise 8: CLT v praxi Exercise 9: Průměr průměrů Exercise 10: Poissonovo rozdělení Exercise 11: Určení lambdy Exercise 12: Sledování odpovědí na leady Exercise 13: Další rozdělení pravděpodobnosti

Aktuální cvičení

Exercise 14: Přiřazování rozdělení Exercise 15: Modelování času mezi kontakty Exercise 16: t-rozdělení

V této kapitole se naučíš kvantifikovat sílu lineárního vztahu mezi dvěma proměnnými a zjistíš, jak matoucí proměnné mohou ovlivnit vztah mezi dalšími dvěma proměnnými. Uvidíš také, jak návrh studie může ovlivnit její výsledky, změnit způsob analýzy dat a případně i spolehlivost závěrů.

Exercise 1: Korelace Exercise 2: Odhadni korelaci Exercise 3: Vztahy mezi proměnnými Exercise 4: Nástrahy korelace Exercise 5: Co korelace nedokáže měřit?Exercise 6: Transformace proměnných Exercise 7: Zlepšuje cukr štěstí?Exercise 8: Matoucí proměnné Exercise 9: Design of experiments Exercise 10: Typy studií Exercise 11: Longitudinální vs. průřezové studie Exercise 12: Gratulujeme!