In this chapter, we'll explore the relationship between samples and statistically justifiable conclusions. Choosing a sample is the basis of making sound statistical decisions, and we’ll explore how the choice of a sample affects the outcome of your inference. 

Statistical inference and random sampling

Sampling and point estimates

Repeated sampling, point estimates and inference

Sampling and bias

Visualizing samples

Inference and bias

Confidence intervals and sampling

Normal sampling distributions

Calculating confidence intervals

Drawing conclusions from samples

Inferential Statistics and Sampling

Learn all about applying normality tests, correlation tests, and parametric and non-parametric tests for sound inference. Hypothesis tests are tools, and choosing the right tool for the job is critical for statistical decision-making. While you may be familiar with some of these tests in introductory courses, you'll go deeper to enhance your inferential toolkit in this chapter.


Normality tests

Testing for normality

Distribution of errors

Fitting a normal distribution

Correlation tests

Testing for correlation

Autocorrelation

Explained variance

Parametric tests

Equal variance

Normality of groups

ANOVA

Non-parametric tests

Comparing rankings

Comparing medians

Hypothesis Testing Toolkit

In this chapter, you'll measure and interpret effect size in various situations, encounter the multiple comparisons problem, and explore the power of a test in depth. While p-values tell you if a significant effect is present, they don't tell you how strong that effect is. Effect size measures how strong an effect a treatment has. Master the factors underpinning effect size in this chapter.


Etki büyüklüğü

Ortalamalar için etki büyüklüğü

Korelasyonlar için etki büyüklüğü

Kategorik değişkenler için etki büyüklüğü

Çoklu karşılaştırmalar ve düzeltmeler

Çoklu karşılaştırmalar sorunu

Bonferonni-Holm düzeltmesi

Bir testin gücü

Seçenekler

Anakütle ortalamaları farklı

Test bir fark saptar

Testin gücü daha düşük

Güç (power) tam olarak nedir?

Deneysel Tasarım Süreci

Deney tasarımı için güç

Güç ve örneklem büyüklüklerini hesaplama

Effect Size

You’ll expand your inferential statistics toolkit further with a look at bootstrapping, permutation tests, and methods of combining evidence from p-values. Bootstrapping will provide you with a first look at statistical simulation. In the lesson meta-analysis, you’ll learn all about combining results from multiple studies. You’ll end with a look at permutation tests, a powerful and flexible non-parametric statistical tool.


Bootstrapping

Bootstrap confidence intervals

Bootstrapping vs. normality

Combining evidence from p-values

Fisher's method in SciPy

Inference using Fisher's method

Summarizing Fisher's method

Permutation tests

Permutation tests for correlations

Permutation tests and bootstrapping

Analyzing skewed data with a permutation test

Course wrap-up video

Simulation, Randomization, and Meta-Analysis

Median Rent

VC Investments

Bitcoin

University Rankings

Austin Salaries

Ortalama değerlerini hesaplayıp grafiklerini çizdikten sonra ne olur? Betimsel istatistikten güvenle karar vermeye nasıl geçersin? Gerçek dünya sorunlarını çözmek için hipotez testlerini nasıl uygularsın? Python’da çıkarım temellerine dair bu dört saatlik derste, veriye dayalı sağlam sonuçlar çıkarma konusunda uygulamalı deneyim kazanacaksın. Örnekleme hakkında her şeyi öğrenecek ve hatalı örneklemenin istatistiksel çıkarımı nasıl yanlış yönlendirebileceğini keşfedeceksin.

Önce normallik ve korelasyon için hipotez testleriyle, ayrıca parametrik ve parametrik olmayan testlerle çalışacaksın. Bu testleri SciPy kullanarak çalıştıracak ve çıktıları karar verme için yorumlayacaksın.

Sonra, düzeltmeler uygulayarak sahte korelasyonlardan kaçınırken etki büyüklüğü ve istatistiksel güç kullanarak bir sonucun gücünü ölçeceksin.

Son olarak, diğer araştırmacıların sonuçlarını yeniden analiz etmeyi de içerecek şekilde, geniş bir veri yelpazesiyle çalışmak için benzetim, rastgeleleştirme ve meta-analiz kullanacaksın.

Dersin ardından, büyük veriyi alıp liderlerin güvenebileceği ilkelere dayalı kararlar vermek için başarıyla kullanabileceksin. Grafikler ve özet istatistiklerin ötesine geçerek güvenilir, tekrarlanabilir ve açıklanabilir sonuçlar üreteceksin.

<h2>Hipotez Testlerini Gerçekten Anlamak</h2>
Ortalamaları hesaplayıp grafikleri oluşturduktan sonra ne olur? Tanımlayıcı istatistiklerden güvenilir karar almaya nasıl geçilir? Hipotez testlerini gerçek hayattaki problemleri çözmek için nasıl uygulayabilirsiniz? Python'da çıkarımın temelleri üzerine dört saatlik bu kursta, verilere dayalı sağlam sonuçlara varmak için pratik deneyim kazanacaksınız. Örnekleme hakkında her şeyi öğrenecek ve yanlış örneklemenin istatistiksel çıkarımları nasıl yanlış yönlendirebileceğini keşfedeceksiniz.

<h2>Geniş Bir Yelpazedeki Senaryoları Analiz Edin</h2>
Normallik ve korelasyon hipotez testleri ile parametrik ve parametrik olmayan testlerle çalışmaya başlayacaksınız. Bu testleri SciPy kullanarak çalıştıracak ve karar verme sürecinde kullanmak üzere sonuçlarını yorumlayacaksınız.

Ardından, düzeltmeler uygulayarak yanlış korelasyonları önlerken, etki büyüklüğü ve istatistiksel gücü kullanarak bir sonucun gücünü ölçeceksiniz.

Son olarak, simülasyon, randomizasyon ve meta-analiz yöntemlerini kullanarak, diğer araştırmacıların sonuçlarını yeniden analiz etmek de dahil olmak üzere geniş bir veri yelpazesiyle çalışacaksınız.

<h2>Büyük Verilerden Kesin Sonuçlar Çıkarın</h2>
Kursu tamamladıktan sonra, büyük verileri başarıyla kullanarak liderlerin güvenebileceği ilkelere dayalı kararlar alabileceksiniz. Grafikler ve özet istatistiklerin ötesine geçerek güvenilir, tekrarlanabilir ve açıklanabilir sonuçlar elde edeceksiniz.

Hypothesis Testing in Python

Bu dört saatlik Python'da istatistiksel çıkarım kursunda veriyle sağlam sonuçlar çıkarın.

Python'da Çıkarımın Temelleri

Python'da istatistiksel çıkarım üzerine dört saatlik bu kursta, verilere dayalı sağlam sonuçlar çıkarma konusunda pratik deneyim kazanın.

Çoklu karşılaştırmalar ve düzeltmeler

Create Your Free Account