Математическая статистика и А/В тестирование
- 0.0
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Approx. 25 hours to complete
Course Summary
Learn the mathematics behind A/B testing and statistical inference, and apply these concepts to real-world business decisions.Key Learning Points
- Understand the fundamentals of probability and statistics
- Learn how to design and analyze experiments
- Apply statistical methods to make data-driven business decisions
Job Positions & Salaries of people who have taken this course might have
- USA: $62,000 - $110,000
- India: INR 3,00,000 - INR 12,00,000
- Spain: €21,000 - €40,000
- USA: $62,000 - $110,000
- India: INR 3,00,000 - INR 12,00,000
- Spain: €21,000 - €40,000
- USA: $49,000 - $97,000
- India: INR 4,00,000 - INR 10,00,000
- Spain: €20,000 - €35,000
- USA: $62,000 - $110,000
- India: INR 3,00,000 - INR 12,00,000
- Spain: €21,000 - €40,000
- USA: $49,000 - $97,000
- India: INR 4,00,000 - INR 10,00,000
- Spain: €20,000 - €35,000
- USA: $64,000 - $126,000
- India: INR 5,00,000 - INR 18,00,000
- Spain: €20,000 - €45,000
Related Topics for further study
Learning Outcomes
- Understand the principles of probability and statistical inference
- Design and analyze experiments to make data-driven decisions
- Apply statistical methods to solve real-world business problems
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Basic knowledge of algebra
- Familiarity with spreadsheets
Course Difficulty Level
IntermediateCourse Format
- Online Self-Paced
- Video Lectures
- Assignments and Quizzes
Similar Courses
- Introduction to Statistics: Descriptive Statistics
- Applied Data Science with Python
Related Education Paths
Related Books
Description
В этом курсе мы будем смотреть на данные через призму математической статистики. Поговорим о том, какое место она занимает среди наук о данных. Научимся аккуратно переводить повседневные задачи на язык статистики и выбирать методы для работы с ними.
К концу курса мы научимся грамотно выбирать методы для проверки гипотез, строить доверительные интервалы, а также реализовывать это всё на Python.
Knowledge
- Сможете построить с помощью Python доверительный интервал и проверить гипотезу
- Разберётесь в теоретических основах математической статистики и научитесь среди большого числа методов выбирать те, которые подходят именно вам
Outline
- Общая схема математической статистики
- Дорожная карта курса
- [доска] Дядя Фёдор и конфликт
- [доска] Дядя Фёдор и распределение среднего
- [доска] Дядя Фёдор и доверительный интервал
- [доска] Дядя Фёдор и гипотеза о великанах
- Схема математической статистики
- Метод моментов
- [доска] Метод моментов
- Асимптотический доверительный интервал для среднего
- Доверительный интервал для разности средних
- [доска] Ульяна смотрит сериалы
- Доверительные интервалы для средних в python
- Асимптотические доверительные интервалы для долей
- Продуктовые метрики
- Дельта-метод
- Конспект про схему статистики
- Конспект про метод моментов
- Презентация и конспект про дельта-метод
- Распределение среднего
- Метод моментов
- Мощь средних
- Свойства статистических оценок
- Чего хочет статистик
- Несмещённость в python
- Состоятельность в python
- Эффективность в python
- [доска] Несмещённая оценка для среднего и дисперсии
- [доска] Состоятельные оценки для среднего и дисперсии
- [доска] Состоятельность и несмещённость
- Великая дилемма: смещение против разброса
- [доска] Регуляризация
- Эффективность оценок
- [доска] Проверка оценок на эффективность
- Итоги недели :)
- Презентация
- Статистические свойства оценок
- Смещение и разброс
- Доверительные интервалы
- Доверительные интервалы
- Асимптотические доверительные интервалы
- Точные интервалы для нормальных выборок
- Доверительные интервалы для средних в python
- Точные доверительные интервалы для разности стредних
- Доверительный интервал для разности средних в python
- Точные доверительный интервалы для дисперсии
- Точный доверительный интервал для отношения дисперсий
- Доверительные интервалы для дисперсии в python
- [доска] Точный доверительный интервал для равномерного
- Вывод статистики для двух средних
- Презентация
- Доверительные интервалы
- Параметрические критерии и проверка гипотез
- Проверка гипотез
- Процедура проверки гипотез
- p-значение
- Ошибки 1 и 2 рода
- [доска] Ошибка 1 и 2 рода для простого критерия
- [доска] Ошибка 1 и 2 рода для настоящего критерия
- Сколько нужно наблюдений для проверки гипотезы
- Параметрические критерии
- Гипотезы о долях
- О мышах и людях: доли
- Гипотезы о средних
- Гипотезы о дисперсиях
- О мышах и людях: среднее и десперсия
- Критерии для зависимых выборок
- Презентация и шпаргалка по параметрическим критериям
- Проверка гипотез
- Параметрические критерии
- Непараметрические критерии, критерии согласия, бутстрап
- Непараметрические тесты
- Критерий знаков
- Ранговые критерии
- Непараметрические критерии в python
- Бутстрап
- Особенности бутстрапа
- Бутстрап в python
- Эмпирическая функция распределения
- Критерий Колмогорова
- Критерий Пирсона
- Критерий Колмогорова в python
- Критерий Пирсона в python
- Презентация
- Непараметрические тесты
- Бутстрап
- Критерии согласия
- A/B тестирование
- АБ-тесты
- Подводные камни АБ-тестирования
- Офлайн АБ-тестирование
- Множественное тестирование
- Контроль уровня значимости в python
- Сколько надо наблюдений
- Расчёт числа необходимых наблюдений в python
- Метрики для АБ-тестирования
- О котах и печеньках
- Презентация
- АБ-тесты
- Множественная проверка гипотез
- Сколько нужно наблюдений?
Summary of User Reviews
Key Aspect Users Liked About This Course
The course is well-structured and easy to follow, making it accessible for learners of all levels.Pros from User Reviews
- Instructor is knowledgeable and engaging
- Great introduction to statistical concepts
- Good mix of theory and practical application
- Helpful and responsive community forum
- Assignments are challenging but doable
Cons from User Reviews
- Some users found the lectures too fast-paced
- Not enough focus on real-world examples
- Some technical issues with the platform
- Could benefit from more interactive elements
- Not enough emphasis on hypothesis testing
Математическая статистика и А/В тестирование
- 0.0
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
В этом курсе мы будем смотреть на данные через призму математической статистики. Поговорим о том, какое место она занимает среди наук о данных....
