Testovanie hypotéz: Intuitívna príručka na prijímanie rozhodnutí na základe údajov

Recenzie čitateľov

Recenzie chvália knihu za praktický prístup k testovaniu štatistických hypotéz a jej prístupnosť, ktorá uľahčuje pochopenie zložitých konceptov. Mnohí čitatelia ju považujú za cennú pre vyučovanie a pre praktické aplikácie vo výskume. Niektorí kritici však poznamenávajú, že môže zamlčovať dôležité detaily a nuansy predmetu.

⬤ Praktický pohľad s užitočnými ilustráciami
⬤ jasné vysvetlenie zložitých pojmov
⬤ užitočné pri výučbe štatistiky
⬤ prístupný spôsob písania
⬤ zahŕňa základné témy, ako sú p-hodnoty a typy chýb
⬤ slúži ako dobrý referenčný materiál
⬤ použiteľný v rôznych oblastiach.

⬤ Príliš zjednodušuje niektoré témy a zamlčuje dôležité nuansy
⬤ niektoré obrázky sa ťažko interpretujú v odtieňoch sivej
⬤ niekoľko recenzentov zaznamenalo obavy o kvalitu fyzickej knihy
⬤ kritizuje sa sebapropagácia iných autorových diel.

(na základe 29 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Hypothesis Testing: An Intuitive Guide for Making Data Driven Decisions

Obsah knihy:

Svet produkuje viac údajov ako kedykoľvek predtým. Ste na to pripravení?

V dnešnom svete založenom na údajoch neustále počúvate o rozhodovaní na základe údajov. Testovanie hypotéz zohráva v tomto procese kľúčovú úlohu, či už pracujete v akademickej sfére, v biznise alebo v oblasti dátovej vedy. Bez testovania hypotéz riskujete, že budete robiť zlé rozhodnutia.

Je veľká pravdepodobnosť, že tieto testy budete potrebovať na analýzu svojich údajov a hodnotenie práce iných.

Vybudujte si znalosti pre efektívne testovanie hypotéz Vedieť, kedy použiť jednotlivé testy, ako ich spoľahlivo používať a ako správne interpretovať výsledky.

⬤ Pochopiť, prečo potrebujete testy hypotéz a ako fungujú.

⬤ Efektívne používať hladiny významnosti, p-hodnoty, intervaly spoľahlivosti.

⬤ Vybrať správny typ testu na zodpovedanie vašej otázky.

⬤ Naučiť sa testovať stredné hodnoty, mediány, rozptyly, proporcie, rozdelenia, počty, korelácie pre spojité a kategorické údaje a nájsť odľahlé hodnoty.

⬤ Jednosmerná ANOVA, dvojsmerná ANOVA a interakčné efekty.

⬤ Kontrola predpokladov na získanie spoľahlivých výsledkov.

⬤ Spravujte chybovosť pre falošne pozitívne a falošne negatívne výsledky.

⬤ Pochopiť výberové rozdelenia, centrálnu limitnú vetu a štatistickú silu.

⬤ Viete, ako fungujú t-testy, F-testy, chí-kvadrát a post hoc testy.

⬤ Znáť rozdiely medzi parametrickými, neparametrickými a bootstrappingovými metódami.

⬤ Príklady mnohých testov hypotéz.

⬤ Prístup k bezplatným súborom údajov na stiahnutie, aby ste si to mohli sami vyskúšať.