Введение в статистику и проверку гипотез

33 участника

О чём курс

Расчет размера выборки для A/B-теста раньше вызывал вопросы — здесь показывают, как подбирать параметры и проверять гипотезы с помощью Python. Курс охватывает переход от простых статистических понятий к полноценной практике A/B-тестирования, используемой в аналитике данных. Вы разберетесь, как применять z-test и t-test на реальных задачах, научитесь интерпретировать p-value без сложных формул и освоите библиотеки numpy и scipy для автоматизации расчетов. Материал будет полезен начинающим аналитикам и Data Scientist'ам, которые хотят упорядочить знания о распределениях, центральной предельной теореме и методах статистического вывода.

Программа обучения

    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
    1. Базовые распределения
    • 2.1 Дискретное распределение
    • 2.2 Непрерывное распределение
    • 2.3 Равномерное распределение
    • 2.4 Нормальное распределение
    • 2.5 Распределение Бернулли
    1. 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
Складчина создана 26 мая 2024 г. · описание обновлено 23 марта 2026 г.

Другие материалы автора 3

ИК Игорь Ким Все материалы
144 ₽ 1 500 ₽