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Teste de hipóteses em Python

Aprenda como e quando usar testes de hipótese comuns como t-testes, testes de proporção e qui-quadrado em Python.

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Descrição do Curso

O teste de hipóteses permite que você responda a perguntas sobre seus conjuntos de dados com rigor estatístico. Neste curso, você desenvolverá suas habilidades analíticas em Python à medida que aprender como e quando usar testes comuns, como testes t, testes de proporção e testes de qui-quadrado. Trabalhando com dados reais, como feedback de usuários do Stack Overflow e dados de uma cadeia de suprimentos de entregas de materiais médicos, você vai adquirir uma grande compreensão de como funcionam esses testes e as principais suposições que os embasam. Você também descobrirá como os testes não paramétricos podem ser usados para ir além das limitações dos testes de hipóteses tradicionais.
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Analista de dados em Python

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Cientista de dados associado em Python

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Fundamentos de estatística em Python

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  1. 1

    Fundamentos do teste de hipóteses

    Gratuito

    Como funciona o teste de hipóteses e que problemas ele pode resolver? Para descobrir isso, você percorrerá o fluxo de trabalho de um teste de proporção de uma amostra. Ao fazer isso, você vai se deparar com conceitos importantes como escores z, valores p e erros de falsos negativos e falsos positivos.

    Reproduzir Capítulo Agora
    Testes de hipóteses e escores z
    50 xp
    Usos dos testes A/B
    50 xp
    Cálculo da média da amostra
    100 xp
    Cálculo de um escore z
    100 xp
    Valores p
    50 xp
    Julgamentos criminais e testes de hipóteses
    50 xp
    Unicaudal à esquerda, unicaudal à direita e bicaudal
    100 xp
    Cálculo dos valores p
    100 xp
    Significância estatística
    50 xp
    Decisões com base nos valores p
    50 xp
    Cálculo do intervalo de confiança
    100 xp
    Erros tipo I e tipo II
    100 xp
  2. 3

    Testes de proporção

    Agora é hora de testar as diferenças nas proporções entre dois grupos usando testes de proporção. Por meio de exercícios práticos, você ampliará seus testes de proporção para mais de dois grupos com testes qui-quadrado de independência e retornará ao caso de uma amostra com testes de qui-quadrado para qualidade do ajuste.

    Reproduzir Capítulo Agora
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conjuntos de dados

Late ShipmentsStack OverflowU.S. Democrat Votes 2012/2016U.S. Republican Votes 2008/2012

colaboradores

Collaborator's avatar
Dr. Chester Ismay
Collaborator's avatar
Amy Peterson
Collaborator's avatar
Izzy Weber

pré-requisitos

Sampling in Python
James Chapman HeadshotJames Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

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