Reconhecimento de ensaios clínicos controlados

O vídeo destacou os benefícios dos ensaios controlados, especialmente com randomização e duplo-cegamento. No entanto, há muitas formas de conduzir experimentos e, às vezes, um ensaio controlado pode não ser adequado ou sequer viável.

Neste exercício, você vai classificar cada cenário com base em se ele descreve um ensaio controlado ou outro tipo de experimento.

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As estatísticas resumo oferecem as ferramentas de que você precisa para descrever seus dados. Neste capítulo, você vai explorar medidas como média, mediana e desvio padrão e aprender a interpretá-las com precisão. Você também vai desenvolver seu pensamento crítico para escolher as melhores estatísticas resumo para os seus dados.

Exercise 1: O que é estatística?Exercise 2: Uso de estatísticas no mundo real Exercise 3: Identificação de tipos de dados Exercise 4: Descritivo vs. Estatísticas inferenciais Exercise 5: Medidas de centralidade Exercise 6: Número típico de roubos por bairro de Londres Exercise 7: Escolha de uma medida Exercise 8: Bairros de Londres com os crimes mais frequentes Exercise 9: Medidas de propagação Exercise 10: Definição de medidas de dispersão Exercise 11: Gráficos de caixa para medir a dispersão Exercise 12: Qual crime tem o maior desvio padrão?

A probabilidade sustenta grande parte da estatística, sendo usada para calcular a chance de eventos ocorrerem. Você trabalhará com dados reais de vendas e aprenderá como dados com diferentes valores podem ser interpretados como uma distribuição de probabilidade. Você conhecerá distribuições de probabilidade discretas e contínuas, incluindo a descoberta da distribuição normal e como ela aparece com frequência em eventos naturais!

Exercise 1: Quais são as chances?Exercise 2: O que é mais provável?Exercise 3: Chances de a próxima venda ser maior do que a média Exercise 4: Probabilidade condicional Exercise 5: Dependente vs. Eventos independentes Exercise 6: Pedidos de mais de 10 produtos da cesta Exercise 7: Distribuições discretas Exercise 8: Identificação de distribuições Exercise 9: Média amostral vs. média teórica Exercise 10: Distribuições contínuas Exercise 11: Distribuições discretas vs. contínuas Exercise 12: Como encontrar a distribuição normal Exercise 13: Probabilidade com uma distribuição uniforme

É hora de explorar mais distribuições de probabilidade. Você vai aprender sobre a distribuição binomial para visualizar a probabilidade de resultados binários e, uma das mais importantes em estatística, a distribuição normal. Você verá como as distribuições podem ser descritas pelo seu formato, além de descobrir a distribuição de Poisson e seu papel no cálculo das probabilidades de eventos ao longo do tempo. Você também vai compreender o teorema do limite central!

Exercise 1: A distribuição binomial Exercise 2: Reconhecimento de uma distribuição binomial Exercise 3: Como a probabilidade afeta a distribuição binomial Exercise 4: Identificação de n e p Exercise 5: A distribuição normal Exercise 6: Reconhecimento de uma distribuição normal Exercise 7: O que torna a distribuição normal especial?Exercise 8: Identificação da assimetria Exercise 9: Descrição de distribuições usando a curtose Exercise 10: O teorema central do limite Exercise 11: Visualizando distribuições amostrais Exercise 12: O CLT contra o A lei dos grandes números Exercise 13: Quando usar o teorema central do limite Exercise 14: A distribuição de Poisson Exercise 15: Identificação de processos de Poisson Exercise 16: Reconhecimento do lambda na distribuição de Poisson

No capítulo final, você será apresentado ao teste de hipóteses e como ele pode ser usado para tirar conclusões precisas sobre uma população. Você vai descobrir a correlação e como ela quantifica a relação linear entre duas variáveis. Você conhecerá técnicas de desenho experimental, como randomização e cegamento. Você também aprenderá conceitos usados para minimizar o risco de tirar a conclusão errada sobre os resultados de testes de hipóteses!

Exercise 1: Teste de hipóteses Exercise 2: Luz do sol e sono Exercise 3: O fluxo de trabalho do teste de hipóteses Exercise 4: Variáveis independentes e dependentes Exercise 5: Experimentos Exercise 6: Reconhecimento de ensaios clínicos controlados

Exercicio Atual

Exercise 7: Por que usar a randomização?Exercise 8: Correlação Exercise 9: Identificação da correlação entre as variáveis Exercise 10: O que a correlação pode dizer a você?Exercise 11: Variáveis de confusão Exercise 12: Interpretação dos resultados do teste de hipótese Exercise 13: Níveis de significância vs. valores-p Exercise 14: Erros do tipo I e do tipo II Exercise 15: Parabéns!