Felicitări!

Design experimental în Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Capitolul 1

• Configurarea experimentului și a datelor
• Date normale

Capitolul 2

• Configurarea experimentului și a datelor
• Date normale
• Planuri factoriale și blocuri randomizate
• Ajustarea covariatelor

Capitolul 3

• Configurarea experimentului și a datelor
• Date normale
• Planuri factoriale și blocuri randomizate
• Ajustarea covariatelor
• Alegerea testului de ipoteză potrivit
• Analiza post-hoc
• Valori p, alfa și erori de test
• Analiza puterii statistice

Capitolul 4

• Configurarea experimentului și a datelor
• Date normale
• Planuri factoriale și blocuri randomizate
• Ajustarea covariatelor
• Alegerea testului de ipoteză potrivit
• Analiza post-hoc
• Valori p, alfa și erori de test
• Prezentarea datelor din experimente
• Transformări și teste neparametrice

Ce urmează?

Proiecte practice:

• Testarea ipotezelor în meciurile de fotbal masculin și feminin
• Testarea ipotezelor în domeniul sănătății
• Proiect de design experimental

 

Cursuri de statistică aplicată:

• A/B Testing in Python
• Analyzing Survey Data in Python
• Bayesian Data Analysis in Python
• Foundations of Inference in Python

Felicitări!

Design experimental în Python