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A/B Testing in R
Intermédiaire
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RProbabilités et statistiques4 heures16 vidéos54 exercices4,400 XP2,061Déclaration de réalisation
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Essayer DataCamp for BusinessApprécié par les apprenants de milliers d’entreprises
Description du cours
Build an Understanding of A/B Design
In this course, you’ll learn what questions the A/B tests can address, the important considerations to be aware of in A/B tests, how to answer the questions at hand, and how to visualize the data. You’ll also learn how to determine the sample size needed in an experiment, conduct analyses appropriate for the data and hypothesis at hand, determine if the results can be regarded with confidence, and present the results to an audience regardless of statistical background.
Learn How to Analyze A/B Test Data
This course covers parametric and non-parametric A/B tests, such as t-tests, Mann-Whitney U test, Chi-Square test of independence, Fisher’s exact test, and Pearson and Spearman correlations. Additionally, you’ll explore a power analysis for each test.
Predict Outcomes Based on Data
As you progress, you’ll also learn to run linear and logistic regressions to predict outcomes based on data and previous findings.
Present Results to Any Audience with Visualizations
By the time you complete this course, you’ll have a thorough understanding of A/B tests, the analyses you can perform with them, and how to relay the results with data visualizations.
Conditions préalables
Hypothesis Testing in R1
Introduction to A/B Tests
2
Comparing Groups
3
Associations of Variables
4
Regression and Prediction
A/B Testing in R
Cours terminé
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