おめでとうございます！

Pythonで学ぶ実験計画法

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

第1章

• 実験とデータの設定
• 正規データ

第2章

• 実験とデータの設定
• 正規データ
• 因子計画とランダム化ブロック計画
• 共変量調整

第3章

• 実験とデータの設定
• 正規データ
• 因子計画とランダム化ブロック計画
• 共変量調整
• 適切な仮説検定の選択
• 事後解析
• p値、α、検定誤り
• 検出力分析

第4章

• 実験とデータの設定
• 正規データ
• 因子計画とランダム化ブロック計画
• 共変量調整
• 適切な仮説検定の選択
• 事後解析
• p値、α、検定誤り
• 実験によるデータストーリーテリング
• 変換とノンパラメトリック検定

次のステップは？

実データプロジェクト:

• 男女サッカーの試合での仮説検定
• 医療分野の仮説検定
• 実験計画プロジェクト

 

応用統計コース:

• PythonでのA/Bテスト
• Pythonでのアンケートデータ解析
• Pythonでのベイズデータ分析
• Pythonでの推測の基礎

おめでとうございます！

Pythonで学ぶ実験計画法