Cum funcționează testarea ipotezelor și ce probleme poate rezolva? Pentru a afla, vei parcurge fluxul de lucru specific unui test de proporție pentru un singur eșantion. Pe parcurs, vei întâlni concepte importante precum scorurile z, valorile p și erorile de tip fals negativ și fals pozitiv.

Teste de ipoteză și z-scoruri

Utilizările testării A/B

Calcularea mediei eșantionului

Calcularea unui z-score

Valori p

Procesele penale și testele de ipoteză

Coada stângă, coada dreaptă, două cozi

Calcularea valorilor p

Semnificație statistică

Decizii pe baza valorilor p

Calcularea unui interval de încredere

Erori de tip I și de tip II

Fundamentele testării ipotezelor

În acest capitol, vei învăța cum să testezi diferențele dintre mediile a două grupuri folosind teste t și cum să extinzi această abordare la mai mult de două grupuri cu ajutorul testelor ANOVA și al testelor t perechi.

Efectuarea testelor t

Fluxul de lucru pentru testarea ipotezelor

Statistica de test pentru media a două eșantioane

Calcularea valorilor p din statistici t

De ce este necesară distribuția t?

Distribuția t

De la t la p

Teste t pereche

Este necesară asocierea în perechi?

Vizualizarea diferenței

Utilizarea metodei ttest()

Teste ANOVA

Vizualizarea mai multor categorii

Efectuarea unui test ANOVA

Teste pentru două eșantioane și ANOVA

Acum este momentul să testezi diferențele dintre proporțiile a două grupuri folosind teste de proporții. Prin exerciții practice, vei extinde testele de proporții la mai mult de două grupuri cu ajutorul testelor chi-pătrat de independență și vei reveni la cazul cu un singur eșantion prin testele chi-pătrat de bunătate a ajustării.

Teste de proporție pe un eșantion

t pentru proporții?

Test pentru proporții simple

Teste de proporție pentru două eșantioane

Testul a două proporții

proportions_ztest() pentru două eșantioane

Testul chi-pătrat de independență

Distribuția chi-pătrat

Câte cozi are testul chi-pătrat?

Realizarea unui test chi-pătrat

Testele chi-pătrat pentru bunătatea ajustării

Vizualizarea bunătății de ajustare

Efectuarea unui test de potrivire a distribuției

Teste de proporții

În final, vei afla care sunt ipotezele asumate de testele parametrice de ipoteză și vei vedea cum pot fi folosite testele non-parametrice atunci când aceste ipoteze nu sunt îndeplinite.

Ipoteze în testarea statistică

Ipoteze comune ale testelor de ipoteză

Testarea dimensiunii eșantionului

Teste non-parametrice

Care este testul parametric echivalent?

Testul Wilcoxon cu ranguri semnate

ANOVA neparametrică și testele t pentru eșantioane independente

Wilcoxon-Mann-Whitney

Kruskal-Wallis

Felicitări!

U.S. Republican Votes 2008/2012

Late Shipments

Stack Overflow

Course Glossary

U.S. Democrat Votes 2012/2016

Testarea ipotezelor îți permite să răspunzi la întrebări despre seturile de date într-un mod statistic riguros. În acest curs, îți vei dezvolta abilitățile analitice în Python pe măsură ce înveți cum și când să folosești teste uzuale precum testele t, testele de proporții și testele chi-pătrat. Lucrând cu date reale – inclusiv feedback-ul utilizatorilor Stack Overflow și date din lanțul de aprovizionare pentru livrări de materiale medicale – vei dobândi o înțelegere profundă a modului în care funcționează aceste teste și a ipotezelor-cheie pe care se bazează. Vei descoperi, de asemenea, cum testele non-parametrice pot depăși limitările testelor clasice de ipoteză.

Videourile conțin transcrieri live pe care le poți afișa dând clic pe „Show transcript" în colțul din stânga jos al videoclipului.
Glosarul cursului se găsește în dreapta, în secțiunea de resurse.
Pentru a obține credite CPE, trebuie să finalizezi cursul și să obții un scor de 70% la evaluarea calificată. Poți accesa evaluarea dând clic pe secțiunea CPE credits din dreapta.

Sampling in Python

Învață să folosești teste de ipoteză comune, precum t-test, test de proporții și chi-pătrat în Python.

Testarea ipotezelor în Python

Învață cum și când să folosești teste de ipoteză comune, precum t-tests, proportion tests și chi-square tests, în Python.

Asociat Data Scientist  în Python

Analist de date  în Python

Bazele statisticii  în Python

Curriculum Manager, DataCamp

ANOVA neparametric și teste t nepereche

Testul Wilcoxon-Mann-Whitney

Configurarea testului Wilcoxon-Mann-Whitney

Testul Kruskal-Wallis

Să exersăm!

Teste non-parametrice - ANOVA neparametrică și testele t pentru eșantioane independente

ANOVA neparametrică și testele t pentru eșantioane independente

Create Your Free Account