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  3. Teste de hipóteses em Python
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    Fundamentos do teste de hipóteses

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    Como funciona o teste de hipóteses e que problemas ele pode resolver? Para descobrir isso, você percorrerá o fluxo de trabalho de um teste de proporção de uma amostra. Ao fazer isso, você vai se deparar com conceitos importantes como escores z, valores p e erros de falsos negativos e falsos positivos.

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    Testes de duas amostras e ANOVA

    Neste capítulo, você aprenderá a testar as diferenças de médias entre dois grupos usando testes t e estenderá isso para mais de dois grupos usando testes t dois a dois e ANOVA.

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    Testes de proporção

    Agora é hora de testar as diferenças nas proporções entre dois grupos usando testes de proporção. Por meio de exercícios práticos, você ampliará seus testes de proporção para mais de dois grupos com testes qui-quadrado de independência e retornará ao caso de uma amostra com testes de qui-quadrado para qualidade do ajuste.

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    Testes não paramétricos

    Por fim, é hora de aprender sobre as suposições feitas pelos testes de hipóteses paramétricos e ver como os testes não paramétricos podem ser usados quando essas suposições não são atendidas.

Initializing

Exercise

Visualização da diferença

Antes de começar a executar testes de hipóteses, é uma ótima ideia realizar algumas análises exploratórias dos dados, ou seja, calcular estatísticas de resumo e visualizar distribuições.

Aqui, você verá a proporção de votos por condado para o candidato democrata em 2012 e 2016, sample_dem_data. Como os condados são os mesmos nos dois anos, essas amostras são emparelhadas. As colunas que contêm as amostras são dem_percent_12 e dem_percent_16.

dem_votes_potus_12_16 está disponível como sample_dem_data. pandas e matplotlib.pyplot foram carregados com os nomes alternativos usuais.

Instructions 1/4

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  • Crie uma nova coluna chamada diff contendo a porcentagem de votos para o candidato democrata em 2012 menos a porcentagem de votos para o candidato democrata em 2016.