Praktyczna analiza statystyczna z użyciem programów Penguin i Python

Tradycyjne narzędzia statystyczne w Pythonie mogą często wydawać się zbyt skomplikowane i wymagają pisania szczegółowego, trudnego do utrzymania kodu.Jeśli potrzebujesz prostego, nowoczesnego sposobu uruchamiania testów statystycznych i analizowania danych, biblioteka Pingouin jest idealnym rozwiązaniem. Ten kurs tekstowy prowadzi od podstawowych pojęć statystyki do wykonywania zaawansowanych testów za pomocą zaledwie kilku linijek czystego kodu Pythona. Zrozumiesz, jak wybrać odpowiedni test dla swoich danych, uruchomić analizę i interpretować wyniki z pewnością.W tym kursie: 1. Zrozumieć podstawowe pojęcia statystyczne, w tym testowanie hipotez, wartości p i wielkości efektów. 2. Wykonaj testy parametryczne i nieparametrowe, takie jak testy t, Mann-Whitney U i Wilcoxon. 3. Wykonywanie analizy wariancji (ANOVA) i testów post-hoc za pomocą prostego, czytelnego kodu. 4. Obliczaj macierze korelacji i buduj modele regresji liniowej za pomocą nowoczesnych przepływów pracy Pythona. 5.Integruj bezproblemowo Pingouin z Pandas DataFrames w celu czystej manipulacji danymi. 6.Interpretuj wyniki statystyczne i eksportuj tabele podsumowujące do raportowania. Zaczniesz od zbadania podstawowej teorii statystycznej i podstawowej struktury biblioteki Penguin. Stamtąd przejdziesz przez praktyczne, tekstowe przykłady, które pokazują, jak uruchamiać i interpretować różne testy statystyczne na rzeczywistych zbiorach danych. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących do statystyk i analizy danych, bez wcześniejszego doświadczenia w programie Penguin.Podstawowa znajomość Pythona i Pandas jest pomocna, ale nie obowiązkowa.Zacznij opanowywać czystą, wydajną analizę statystyczną w Pythonie już dziś.