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  • Hypothesis Testing

假设检验课程

假设检验课程可以帮助您学习统计意义、P 值、置信区间以及 Null Hypothesis 和 Alternative Hypothesis 的提出。您可以培养分析 Data Set、解释结果和根据统计证据做出明智决策的技能。许多课程都会介绍 R、Python 和 Excel 等工具,这些工具常用于进行 T-tests、Chi-Square Test 和 ANOVA 等测试,让您可以将知识应用到实际的数据分析任务中。


热门假设检验课程和认证


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    G

    Google

    The Power of Statistics

    您将获得的技能: Sampling (Statistics), Descriptive Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Data Analysis, Probability Distribution, Statistics, Data Science, Statistical Analysis, A/B Testing, Statistical Methods, Probability, Statistical Inference, Statistical Programming, Python Programming, Technical Communication

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    数据科学应用中的统计推断和假设检验

    您将获得的技能: A/B 测试, 定量研究, 数据伦理, 统计推理, 统计假设检验, 概率与统计, 统计方法, 抽样(统计)

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    公共卫生假设检验

    您将获得的技能: 定量研究, 统计推理, 统计假设检验, 科学方法, 公共卫生, 生物统计学, 抽样(统计)

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    649 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    R

    Rice University

    假设检验和置信区间估计的商业应用

    您将获得的技能: 统计, 统计分析, 统计推理, Excel 公式, 概率与统计, 数据分析, 统计假设检验, 估算, 微软Excel, 统计方法, 样本量的确定, 抽样(统计), 决策

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1329 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    S

    SAS

    Introduction to Statistical Analysis: Hypothesis Testing

    您将获得的技能: Statistical Hypothesis Testing, Statistical Analysis, Correlation Analysis, SAS (Software), Regression Analysis, Exploratory Data Analysis, Statistical Methods, Probability & Statistics, Statistical Modeling, Plot (Graphics), Data Literacy

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    173 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    M

    Meta

    统计基础

    您将获得的技能: 描述性统计, 统计, 统计分析, 贝叶斯统计, Tableau 软件, 数据建模, 统计推理, 回归分析, 概率与统计, 数据分析, 时间序列分析和预测, 分析, 统计假设检验, 统计方法, 抽样(统计), 营销分析, 电子表格软件, 统计建模

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学:统计与机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 交互式数据可视化, 探索性数据分析, 机器学习算法, 统计分析, 预测建模, GitHub, 统计推理, 概率与统计, 回归分析, 数据科学, Plotly, 统计假设检验, 闪亮(R 套件), Rmarkdown, 功能工程, 统计建模, 数据可视化, R 语言程序设计(中文版), 数据展示

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    7185 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Amsterdam

    基本统计数据

    您将获得的技能: 定量研究, 统计, 科学方法, 统计假设检验, 数据分析软件

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Probability and Statistics

    您将获得的技能: Data Analysis, Statistical Analysis, Analytics, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Applied Mathematics, Data Visualization

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学的概率与统计

    您将获得的技能: 描述性统计, A/B 测试, 探索性数据分析, 概率分布, 贝叶斯统计, 数据科学, 统计分析, 统计推理, 概率与统计, 统计可视化, 统计假设检验, 概率, 抽样(统计), 统计机器学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    S

    Stanford University

    统计入门

    您将获得的技能: 描述性统计, 统计, 定量研究, 概率分布, 统计推理, 回归分析, 统计分析, 数据分析, 统计假设检验, 探索性数据分析, 统计方法, 抽样(统计), 统计建模, 概率

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    4247 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    C

    Coursera

    Beyond basics: Advanced Data Analysis with Python

    您将获得的技能: A/B Testing, Statistical Hypothesis Testing, Statistical Methods, Advanced Analytics, Statistical Analysis, Correlation Analysis, Business Reporting, Data Analysis, Report Writing, Probability & Statistics, Analytical Skills, Quantitative Research, Data-Driven Decision-Making, Health Informatics, Business Process Automation

    初级 · 课程 · 1-4 周

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hypothesis testing with python and excel
hypothesis testing in public health
introduction to statistical analysis: hypothesis testing
rstudio for six sigma - hypothesis testing
ai workflow: data analysis and hypothesis testing
statistical inference and hypothesis testing in data science applications
data science decisions in time:sequential hypothesis testing
business applications of hypothesis testing and confidence interval estimation
1234…160

总之,以下是 10 最受欢迎的 hypothesis testing 课程

  • The Power of Statistics: Google
  • 数据科学应用中的统计推断和假设检验: University of Colorado Boulder
  • 公共卫生假设检验: Johns Hopkins University
  • 假设检验和置信区间估计的商业应用: Rice University
  • Introduction to Statistical Analysis: Hypothesis Testing: SAS
  • 统计基础: Meta
  • 数据科学:统计与机器学习: Johns Hopkins University
  • 基本统计数据: University of Amsterdam
  • Probability and Statistics: Birla Institute of Technology & Science, Pilani
  • 机器学习和数据科学的概率与统计: DeepLearning.AI

关于 Hypothesis Testing 的常见问题

假设可能会让你联想到科学,而假设检验则是一个数学过程,包括使用统计方法测试数据,以确定是否有足够的证据支持假设。 假设是一种信念或对某一事物的拟议解释,但尚未得到证据的支持。 假设检验利用在实验、调查或其他信息收集中收集到的数据,并对其进行解释。 假设检验的五个步骤是:明确无效假设(声明相关因素之间不存在关系)、明确备择假设(声明相关因素之间存在关系)、设定显著性水平(备择假设被接受的概率百分比)、计算检验统计量和相应的 P 值(获得样本统计量的概率)以及得出结论。 ‎

学习假设检验非常重要,因为它能让你根据真实数据来判断某件事情是否属实。 例如,如果您是营销人员,您可以在消费者研究中使用假设检验来了解客户对产品的接受程度。 如果您从事医疗工作,您可以利用它来了解治疗是否有积极效果。 教育机构可能有兴趣确定,保证 8 小时睡眠是否与学生的高分相关。 假设检验有助于消除偶然因素对结论的影响,并以具有统计学意义的数据为结论提供支持。 ‎

Coursera 上的在线课程可以帮助您了解假设检验如何应用于医疗保健、商业、人工智能、心理学、社会科学和机器学习等多个领域。 您还可以学习如何使用特定的统计工具进行假设检验,如 R、RStudio for Six Sigma 和 Python。 通过 Coursera 上的在线课程,您还有机会学习假设检验的基本要素,包括选择正确的假设检验工具,使用卡方检验、相关检验、t 检验、简单回归、逻辑回归和方差分析 (ANOVA) 进行假设检验。 ‎

在线假设检验课程提供了一种方便灵活的方式来提高您的知识或学习新的假设检验技能。 从顶尖大学和行业领导者提供的各种假设检验课程中选择适合不同技能水平的课程。 ‎

Coursera 的全部课程目录都提供给企业客户,没有任何限制。 选择最佳的假设检验课程取决于员工的需求和技能水平。 利用我们的 "技能仪表板 "了解技能差距,并确定最适合的课程,以便有效地提高员工的技能。 了解关于 Coursera for Business 的更多信息 ‎

自动假设检验使用算法来生成、运行和评估大规模的统计检验--通常用于A/B Testing、解析或科学研究。它利用Python、R 或专项平台等工具减少了人工操作,加快了决策速度。Coursera 上的密歇根大学 Python 统计学等课程涵盖了应用自动测试方法所需的基础知识。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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