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Descripción del curso
Las pruebas de hipótesis te permiten responder a preguntas sobre tus conjuntos de datos de forma estadísticamente rigurosa. En este curso, aumentarás tus habilidades analíticas en Python mientras aprendes cómo y cuándo utilizar pruebas comunes como las pruebas t, las pruebas de proporción y las pruebas chi-cuadrado. Trabajando con datos del mundo real, incluidos los comentarios de los usuarios de Stack Overflow y los datos de la cadena de suministro de los envíos de suministros médicos, comprenderás en profundidad cómo funcionan estas pruebas y los supuestos clave que las sustentan. También descubrirás cómo pueden utilizarse las pruebas no paramétricas para ir más allá de las limitaciones de las pruebas de hipótesis tradicionales.
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Fundamentos de Estadística con Python
Ir a la pista- 1
Fundamentos de la prueba de hipótesis
Gratuito¿Cómo funciona la comprobación de hipótesis y qué problemas puede resolver? Para averiguarlo, recorrerás el flujo de trabajo de una prueba de proporción de una muestra. Al hacerlo, te encontrarás con conceptos importantes como las puntuaciones z, los valores p y los errores falso negativo y falso positivo.
Pruebas de hipótesis y puntuaciones z50 xpUsos de las pruebas A/B50 xpCálculo de la media muestral100 xpCalcular una puntuación z100 xpp-values50 xpJuicios penales y pruebas de hipótesis50 xpCola izquierda, cola derecha, dos colas100 xpCálculo de los valores p100 xpSignificación estadística50 xpDecisiones a partir de valores p50 xpCalcular un intervalo de confianza100 xpErrores de tipo I y de tipo II100 xp - 2
Pruebas de dos muestras y ANOVA
En este capítulo, aprenderás a comprobar las diferencias de medias entre dos grupos mediante pruebas t y a ampliarlas a más de dos grupos mediante ANOVA y pruebas t por pares.
Realización de pruebas t50 xpFlujo de trabajo de las pruebas de hipótesis100 xpEstadística de la prueba de la media de dos muestras100 xpCálculo de los valores p a partir de los estadísticos t50 xp¿Por qué se necesita t?50 xpLa distribución t50 xpDe t a p100 xpPruebas t pareadas50 xp¿Es necesario el emparejamiento?100 xpVisualizar la diferencia100 xpUtilizar ttest()100 xpANOVA pruebas50 xpVisualizar muchas categorías100 xpRealización de una prueba ANOVA100 xpPruebas t por parejas100 xp - 3
Pruebas de proporción
Ahora es el momento de comprobar las diferencias de proporciones entre dos grupos mediante pruebas de proporciones. Mediante ejercicios prácticos, ampliarás tus pruebas de proporciones a más de dos grupos con las pruebas de independencia ji-cuadrado, y volverás al caso de una muestra con las pruebas de bondad de ajuste ji-cuadrado.
Pruebas de proporción de una muestra50 xp¿para proporciones?50 xpPrueba de proporciones únicas100 xpPruebas de proporciones bimuestrales50 xpPrueba de dos proporciones100 xpproportions_ztest() para dos muestras100 xpPrueba Chi-cuadrado de independencia50 xpLa distribución chi-cuadrado50 xp¿Cuántas colas para las pruebas chi-cuadrado?50 xpRealizar una prueba chi-cuadrado100 xpPruebas de bondad de ajuste Chi-cuadrado50 xpVisualizar la bondad del ajuste100 xpRealizar una prueba de bondad de ajuste100 xp - 4
Pruebas no paramétricas
Por último, es hora de conocer los supuestos de las pruebas de hipótesis paramétricas, y ver cómo pueden utilizarse las pruebas no paramétricas cuando no se cumplen esos supuestos.
Supuestos en la comprobación de hipótesis50 xpSupuestos comunes de las pruebas de hipótesis50 xpTamaño de la muestra de prueba100 xpPruebas no paramétricas50 xp¿Qué prueba paramétrica?50 xpPrueba de rango con signo de Wilcoxon100 xpPruebas no paramétricas ANOVA y pruebas t no apareadas50 xpWilcoxon-Mann-Whitney100 xpKruskal-Wallis100 xp¡Enhorabuena!50 xp
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Late ShipmentsStack OverflowU.S. Democrat Votes 2012/2016U.S. Republican Votes 2008/2012Colaboradores
Requisitos Previos
Sampling in PythonJames Chapman
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