Saiba por que o teste de hipótese é útil e percorra o fluxo de trabalho de um teste de proporção de uma amostra. Ao fazer isso, você encontrará conceitos importantes como escores z, valores p-p e erros falsos negativos e falsos positivos. A pesquisa Stack Overflow e os conjuntos de dados de remessas médicas tardias são apresentados.

Testes de hipóteses e escores z

Usos dos testes A/B

Cálculo da média da amostra

Cálculo de um escore z

valores de p

Julgamentos criminais e testes de hipóteses

Cauda esquerda, cauda direita, duas caudas

Cálculo dos valores de p

Significância estatística

Decisões com base em valores de p

Cálculo de intervalos de confiança

Tipo I e tipo II erros

Introdução ao teste de hipóteses

Aprenda como testar as diferenças de médias entre dois grupos usando testes t e como estender isso para mais de dois grupos usando ANOVA e testes t em pares.

Realização de testes t

Fluxo de trabalho de teste de hipóteses

Estatística de teste de média de duas amostras

Cálculo de valores p a partir de estatísticas t

Por que isso é necessário?

A distribuição t

De t para p

Testes t pareados

Testes t pareados vs. não pareados

Emparelhado

Não emparelhado

O emparelhamento é necessário?

Visualizando a diferença

Usando t.test()

ANOVA testes

Visualização de várias categorias

Realização de um teste ANOVA

Testes de duas amostras e ANOVA

Aprenda a testar as diferenças de proporções entre dois grupos usando testes de proporção, estendendo-os para mais de dois grupos com testes de independência do qui-quadrado e retornando ao caso de uma amostra com testes de adequação do qui-quadrado.

Testes de proporção de uma amostra

você não está interessado em proporções?

Teste para proporções únicas

Testes de proporção de duas amostras

Teste de duas proporções

prop_test() para duas amostras

Teste qui-quadrado de independência

A distribuição qui-quadrada

Quantas caudas você tem para testes de qui-quadrado?

Realização de um teste de qui-quadrado

Testes de adequação do qui-quadrado

Visualização da qualidade do ajuste

Realização de um teste de adequação

Testes de proporção

Saiba mais sobre as suposições feitas pelos testes de hipótese paramétricos e veja como os testes não paramétricos baseados em simulação e em classificação podem ser usados quando essas suposições não são atendidas.

Suposições em testes de hipóteses

Suposições comuns dos testes de hipóteses

Tamanho da amostra de teste

A estrutura "Há apenas um teste"

Há apenas um teste

Especificando e levantando hipóteses

Continuando o pipeline de inferências

Geração e cálculo

Estatística observada e valor de p

Testes não paramétricos ANOVA e testes t não pareados

Teste t baseado em simulação

Testes de soma de classificação

Parabéns!

Testes não paramétricos

Late Shipments

Late shipments Bootstrap Distribution

Democratic Presidential Candidates by County

StackOverflow Survey

O teste de hipóteses permite que você faça perguntas sobre seus conjuntos de dados e as responda de forma estatisticamente rigorosa. Neste curso, você aprenderá como e quando usar testes comuns, como testes t, testes de proporção e testes de qui-quadrado. Você obterá uma compreensão profunda de como eles funcionam e das suposições que os fundamentam. Você também aprenderá como diferentes testes de hipóteses estão relacionados usando a estrutura "Há apenas um teste" e usará testes não paramétricos que permitem que você contorne os requisitos dos testes de hipóteses tradicionais. Ao longo do curso, você explorará uma pesquisa com usuários do Stack Overflow e um conjunto de dados de remessas atrasadas de suprimentos médicos.

<h2>Descubra o teste de hipóteses em R </h2>
O teste de hipóteses permite que você faça perguntas sobre seus conjuntos de dados e as responda de forma estatisticamente rigorosa. Neste curso, você aprenderá como e quando usar testes comuns, como testes t, testes de proporção e testes de qui-quadrado. 
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Você obterá uma compreensão profunda de como eles funcionam e das suposições que os fundamentam. Você também aprenderá como os diferentes testes de hipótese estão relacionados usando a estrutura "Há apenas um teste" e usará testes não paramétricos que permitem que você evite os requisitos dos testes de hipótese tradicionais.
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<h2>Saiba mais sobre os testes T e os testes de qui-quadrado</h2>
Você começará aprendendo por que o teste de hipótese em R é útil e examinará alguns conceitos-chave à medida que avança. Você também aprenderá como os testes t podem ajudá-lo a testar diferenças nas médias entre dois grupos e como os testes qui-quadrado podem ajudá-lo a comparar os resultados observados com os resultados esperados.  
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<h2>Entenda as relações entre os testes de hipóteses do R</h2>
À medida que avançar, você descobrirá as relações entre diferentes testes, explorando elementos de aleatoriedade, independência de observação e tamanhos de amostra. 
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Ao terminar este curso, você terá uma compreensão mais profunda dos testes de hipóteses em R e de quando é apropriado usar testes específicos em seus dados. 
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Ao longo do curso, você explorará uma pesquisa com usuários do Stack Overflow e um conjunto de dados de remessas atrasadas de suprimentos médicos."

Sampling in R

Aprenda sobre testes de hipótese em R, incluindo t-testes, testes de proporção e qui-quadrado.

Teste de hipóteses em R

Saiba como e quando usar testes de hipóteses no R, incluindo testes t, testes de proporção e testes de qui-quadrado. 

Cientista de dados associado em R

Analista de dados  em R

Estatístico em R

Fundamentos de estatística in R

Data Evangelist at DataCamp

Calculating p-values from t-statistics

t-distributions

Degrees of freedom

Calculating degrees of freedom

Hypotheses

Significance level

Calculating p-values: one proportion vs. a value

Calculating p-values: two means from different groups

Let's practice!

Testes de duas amostras e ANOVA - Cálculo de valores p a partir de estatísticas t

Cálculo de valores p a partir de estatísticas t

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