Pruebas estadísticas de hipótesis para la ciencia de datos

En la ciencia de datos, tomar decisiones basadas solo en números sin procesar puede llevar a errores costosos.Comprender cómo validar matemáticamente sus hallazgos usando pruebas de hipótesis estadísticas es la clave para convertir los datos sin procesarse en información confiable y procesable. Este curso basado en texto lo guía desde los conceptos fundamentales de probabilidad hasta la ejecución e interpretación de pruebas estadísticas esenciales. Comenzará aprendiendo la terminología básica, comprendiendo la diferencia entre hipótesis nulas e hipótesi alternativas, y explorará cómo configurar sus pruebas correctamente.A partir de ahí, explorará los niveles de significación, los valores p y cómo evitar errores críticos en su análisis. Para garantizar que sus habilidades sean modernas y relevantes, también aprenderá cómo aplicar estos conceptos estadísticos a los marcos de pruebas A / B modernos y los métodos de simulación computacional. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos básicos de hipótesis nulas y alternativas, niveles de significación y valores p - Identificar y mitigar los errores de tipo I y tipo II en su análisis estadístico - Elija la prueba estadística correcta, incluidas las pruebas t, ANOVA y Chi-Square, para su tipo de datos - Interpretar los resultados de las pruebas con precisión para tomar decisiones comerciales basadas en datos - Aplique los principios de prueba de hipótesis a los escenarios de prueba A / B basados en la web - Practique el análisis de conjuntos de datos de muestra a través de guías paso a paso escritas Este curso comienza con las definiciones esenciales y la teoría de probabilidad fundamental antes de pasar a la selección e interpretación práctica de pruebas. Está diseñado íntegramente para principiantes sin antecedentes previos en estadística avanzada o programación.