Curso de Estatística com Python parte 3: Testes de hipóteses

Faça esse curso de Estatística e:

• Execute testes de normalidade
• Saiba como calcular e usar o p-valor
• Entenda as etapas de um teste
• Use a distribuição t de Student e Qui-Quadrado
• Aplique os testes para provar Hipóteses

Conteúdo Detalhado

1. Teste de normalidade e as etapas de um teste

   • Ambiente e conhecendo o dataset
   • Um pouco sobre pandas e Colaboratory
   • Executando o teste de normalidade
   • Sobre o teste de normalidade
   • Etapas de um teste
   • Testando hipóteses

2. Teste bicaudal e entendendo o p-valor

   • Teste bicaudal
   • Pesando embalagens
   • Entendendo p-valor
   • Calculando o p-valor

3. Distribuição t de Student e o teste unicaudal

   • Distribuição t de Student
   • Consultando a tabela t de Student
   • Teste unicaudal
   • Tratamento de esgoto
   • Aplicando p-valor
   • Falta queijo na pizza?

4. Teste para duas amostras

   • Teste para duas amostras
   • Testando uma nova linha de shampoos
   • Aplicando p-valor
   • Ferramentas Python para testes com duas amostras

5. Distribuição Qui-Quadrado

   • Distribuição Qui-quadrado
   • Consultando a tabela Qui-quadrado
   • Teste Qui-quadrado
   • Sobre o teste não paramétrico Qui-quadrado
   • Aplicando p-valor
   • Obtendo o p-valor para um teste de Qui-quadrado

6. Teste de Wilcoxon e Mann-Whitney

   • Teste de Wilcoxon
   • Sobre o teste não paramétrico de Wilcoxon
   • Aplicando p-valor
   • A importância dos cursos da Alura
   • Teste de Mann-Whitney
   • Sobre o teste não paramétrico de Mann-Whitney
   • Aplicando p-valor
   • Testando teorias

7. Resumo e projeto final

   • Sobre o que vimos até aqui
   • Projeto de Teste de Hipótese - Início
   • Apresentação do projeto
   • Revisando o conteúdo
   • Projeto de Teste de Hipótese - Final
   • Correção do projeto
   • Revisando o conteúdo um pouco mais