O que torna a distribuição normal especial?

A distribuição normal tem várias propriedades exclusivas que a tornam especial. No entanto, algumas propriedades se aplicam a TODAS as distribuições de probabilidade, não apenas à normal.

Classifique cada afirmação abaixo: ela se aplica SOMENTE à distribuição normal ou se aplica a QUALQUER distribuição de probabilidade?

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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?

Exercicio Atual

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 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!