В продолжение предыдущих Часть-1 и Часть-2 Классический процесс статистического вывода состоит из следующих шагов: Гипотеза — предположение, сделанное в качестве основы для рассуждения, без каких-либо предположений о его истинности (цена А более выгодна, чем цена В). Планирование эксперимента — тест A/B — эксперимент, предназначенный для проверки гипотезы и получения убедительных результатов. Сбор данных Выводы — данные собираются, анализируются и затем делается вывод..

Эта статья предназначена для новичков, которые только вступают в мир науки о данных и хотят изучить ее ответвления. В этой статье мы не будем углубляться в математические аспекты проверки гипотез. Мы просто рассмотрим логику проверки гипотез и то, как ее можно реализовать и получить представление. «Способность получать данные — понимать их, обрабатывать, извлекать из них ценность, визуализировать и передавать — это будет чрезвычайно важным навыком в ближайшие десятилетия. ». —..

Проверка гипотез — это фундаментальный аспект статистического анализа, который помогает нам делать значимые выводы о совокупности на основе выборочных данных. Традиционно для проверки гипотез широко использовались параметрические тесты, предполагающие определенные предположения о распределении данных. Однако в тех случаях, когда эти допущения не выполняются или когда речь идет о нечисловых данных, непараметрические тесты предлагают ценную альтернативу. В этом сообщении блога мы..