Введение в статистику и проверку гипотез [Stepik] [Игорь Ким]
Этот курс познакомит вас с основами статистики и А/Б тестирования и поможет систематизировать уже имеющиеся знания.
Кому будет полезен курс:
аналитикам;
дата-сайентистам;
тем, кто только начинает знакомиться с статистикой;
тем, кто знаком с основами статистики, но знания не систематезированы
Чему вы научитесь на курсе:
познакомитесь с понятиями случайная величина и распределение;
рассмотрите популярные дискретные и непрерывные распределения;
изучите центральную предельную теорему и закон больших чисел;
разберетесь в свойствах точечных оценок;
добавите в свой арсенал z-test и t-test;
сможете объяснять на пальцах, что такое p-value;
научитесь расчитывать sample size для А/Б теста;
поймете как проверять гипотезы;
попрактикуетесь с библиотеками numpy и scipy.
Программа:
1. Базовые статистики
1.1 Среднее и медиана
1.2 Распределение и гистограмма
1.3 Перцентиль, квантиль и box-plot
1.4 Дисперсия и стандартное отклонение
2. Базовые распределения
2.1 Дискретное распределение
2.2 Непрерывное распределение
2.3 Равномерное распределение
2.4 Нормальное распределение
2.5 Распределение Бернулли
3. Введение в А/Б тесты
3.1 Точечные оценки
3.2 Z-test
3.3 T-test
3.4 T-test для двух выборок
3.5 Тест для пропорций
3.6 Мощность теста, sample size и MDE
3.7 Финальный А/Б тест
3.8 Заключение
Этот курс познакомит вас с основами статистики и А/Б тестирования и поможет систематизировать уже имеющиеся знания.
Кому будет полезен курс:
аналитикам;
дата-сайентистам;
тем, кто только начинает знакомиться с статистикой;
тем, кто знаком с основами статистики, но знания не систематезированы
Чему вы научитесь на курсе:
познакомитесь с понятиями случайная величина и распределение;
рассмотрите популярные дискретные и непрерывные распределения;
изучите центральную предельную теорему и закон больших чисел;
разберетесь в свойствах точечных оценок;
добавите в свой арсенал z-test и t-test;
сможете объяснять на пальцах, что такое p-value;
научитесь расчитывать sample size для А/Б теста;
поймете как проверять гипотезы;
попрактикуетесь с библиотеками numpy и scipy.
Программа:
1. Базовые статистики
1.1 Среднее и медиана
1.2 Распределение и гистограмма
1.3 Перцентиль, квантиль и box-plot
1.4 Дисперсия и стандартное отклонение
2. Базовые распределения
2.1 Дискретное распределение
2.2 Непрерывное распределение
2.3 Равномерное распределение
2.4 Нормальное распределение
2.5 Распределение Бернулли
3. Введение в А/Б тесты
3.1 Точечные оценки
3.2 Z-test
3.3 T-test
3.4 T-test для двух выборок
3.5 Тест для пропорций
3.6 Мощность теста, sample size и MDE
3.7 Финальный А/Б тест
3.8 Заключение
Скрытое содержимое могут видеть только пользователи групп(ы): VIP