Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
Description du cours
Les tests d'hypothèse vous permettent de répondre à des questions sur vos ensembles de données d'une manière statistiquement rigoureuse. Dans ce cours, vous développerez vos compétences analytiques Python en apprenant comment et quand utiliser des tests courants tels que les tests t, les tests de proportion et les tests du khi-deux. En travaillant avec des données réelles, y compris les commentaires des utilisateurs de Stack Overflow et les données de la chaîne d'approvisionnement pour les expéditions de matériel médical, vous acquerrez une compréhension approfondie de la façon dont ces tests fonctionnent et des hypothèses clés qui les sous-tendent. Vous découvrirez également comment les tests non paramétriques peuvent être utilisés pour dépasser les limites des tests d'hypothèse traditionnels.Les vidéos contiennent des transcriptions en direct que vous pouvez afficher en cliquant sur « Afficher la transcription » en bas à gauche des vidéos.
Le glossaire du cours se trouve à droite dans la section « Ressources ».
Pour obtenir des crédits CPE, vous devez suivre le cours dans son intégralité et obtenir une note d’au moins 70 % à l'évaluation qualifiante. Vous pouvez accéder à l'évaluation en cliquant sur la mention « Crédits CPE » à droite.
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Principes de base des tests d'hypothèses
Comment fonctionnent les tests d'hypothèses et quels sont les problèmes qu'ils permettent de résoudre ? Pour le savoir, vous allez suivre le déroulement d'un test de proportion d'un échantillon. Ce faisant, vous rencontrerez des concepts importants tels que les scores z, les valeurs p et les erreurs de faut négatif et faut positif.
- Tests d'hypothèse et scores z50 XP
- Utilisations des tests A/B50 XP
- Calcul de la moyenne de l'échantillon100 XP
- Calcul d'un score z100 XP
- valeurs p50 XP
- Procès criminels et tests d'hypothèses50 XP
- Queue gauche, queue droite, deux queues100 XP
- Calcul des valeurs p100 XP
- Signification statistique50 XP
- Décisions à partir des valeurs p50 XP
- Calculer un intervalle de confiance100 XP
- Erreurs de type I et de type II100 XP
2
Tests à deux échantillons et tests ANOVA
Dans ce chapitre, vous apprendrez à vérifier s'il existe des différences de moyennes entre deux groupes à l'aide de tests t, puis à étendre cette méthode à plus de deux groupes en utilisant l'ANOVA et les tests t par paires.
3
Tests de proportion
Il est maintenant temps de tester les différences de proportions entre deux groupes à l'aide de tests de proportion. Grâce à des exercices pratiques, vous étendrez vos tests de proportion à plus de deux groupes avec les tests d'indépendance du chi-carré, et reviendrez au cas d'un seul échantillon avec les tests d'adéquation du khi-deux.
4
Tests non paramétriques
Enfin, il est temps de découvrir les hypothèses des tests d'hypothèse paramétriques et de voir comment les tests non paramétriques peuvent être utilisés lorsque ces hypothèses ne sont pas respectées.
Tests d'hypothèses en Python
Cours
terminé
