Поздравляем!

Планирование экспериментов в Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Глава 1

• Настройка эксперимента и данных
• Нормальное распределение данных

Глава 2

• Настройка эксперимента и данных
• Нормальное распределение данных
• Факториальные и рандомизированные блочные схемы
• Поправка на ковариату

Глава 3

• Настройка эксперимента и данных
• Нормальное распределение данных
• Факториальные и рандомизированные блочные схемы
• Поправка на ковариату
• Выбор подходящего критерия проверки гипотез
• Апостериорный анализ
• P-значения, уровень значимости и ошибки критерия
• Анализ мощности

Глава 4

• Настройка эксперимента и данных
• Нормальное распределение данных
• Факториальные и рандомизированные блочные схемы
• Поправка на ковариату
• Выбор подходящего критерия проверки гипотез
• Апостериорный анализ
• P-значения, уровень значимости и ошибки критерия
• Представление результатов экспериментов
• Преобразования данных и непараметрические критерии

Что дальше?

Реальные проекты:

• Проверка гипотез на данных мужского и женского футбола
• Проверка гипотез в здравоохранении
• Проект по планированию экспериментов

 

Курсы по прикладной статистике:

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

Поздравляем!

Планирование экспериментов в Python