Descripción
El mundo produce más datos que nunca. ¿Estás preparado?
En el mundo actual, impulsado por los datos, se habla constantemente de tomar decisiones basadas en ellos. La prueba de hipótesis desempeña un papel crucial en este proceso, ya sea en el ámbito académico, empresarial o de la ciencia de datos. Sin pruebas de hipótesis, se corre el riesgo de tomar malas decisiones.
Lo más probable es que necesites entender estas pruebas para analizar tus datos y evaluar el trabajo de otros.
Adquiere los conocimientos necesarios para una prueba de hipótesis eficaz. Saber cuándo utilizar cada prueba, cómo utilizarlas de forma fiable y cómo interpretar los resultados correctamente.
- Comprender por qué necesita las pruebas de hipótesis y cómo funcionan.
- Utilizar eficazmente los niveles de significancia, los valores p y los intervalos de confianza.
- Seleccionar el tipo de prueba correcto para responder a su pregunta.
- Aprender a probar medias, medianas, varianzas, proporciones, distribuciones, recuentos, correlaciones para datos continuos y categóricos, y a encontrar valores atípicos.
- ANOVA de una vía, ANOVA de dos vías y efectos de interacción.
- Comprobar las suposiciones para obtener resultados fiables.
- Gestionar las tasas de error de falsos positivos y falsos negativos.
- Comprender las distribuciones de muestreo, el teorema del límite central y la potencia estadística.
- Saber cómo funcionan las pruebas t, las pruebas F, chi-cuadrado y las pruebas post hoc.
- Aprender sobre las diferencias entre métodos paramétricos, no paramétricos y de bootstrapping.
- Ejemplos de muchas pruebas de hipótesis.
- Acceda a conjuntos de datos descargables gratuitamente para que pueda probarlo usted mismo.
Autor: Jim Frost
Editorial: Statistics by Jim Publishing
Publicado: 17/09/2020
Páginas: 382
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.12lbs
Tamaño: 9.00h x 6.00w x 0.79d
ISBN13: 9781735431154
ISBN10: 173543115X
Categorías BISAC:
- Matemáticas | Probabilidad y estadística | General
- Educación | Estadística
- Informática | Ciencia de datos | Aprendizaje automático
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