大数据分析为什么学习R中的假设检验

大数据分析为什么学习R中的假设检验

这就是为什么我们宣布R Data Analyst路径的最新功能：R中的假设检验。

什么是R中的假设检验?

大数据分析学习R中的假设检验旨在帮助您建立对关键统计概念(如重要性测试)的工作理解，并带您动手进行A/B测试，卡方测试等。

就像我们的Python假设检验过程中，假设检验R中要求编写代码和分析真实世界的数据(包括数据的游戏节目危害!)，你要学会如何检验假说科学。

它首先侧重于统计意义，当您开始使用编码技巧来挖掘数据时，您将学习诸如p值和表示分布之类的重要概念。然后，课程进入卡方检验，这使我们能够科学地量化观察值和预期分类值集之间的差异。

您将学习多类别卡方检验，然后深入研究一个新的有指导意义的项目，该项目将挑战您应用已经获得的编程技能和统计知识，从而得出获胜的危险!战略。

您将分析长时间运行的电视问答节目中的问题，以找到模式。然后，您将运用假设检验技巧和卡方检验的新知识来确定哪些模式有意义。

到大数据分析为什么学习R中的假设检验结束时，您将对假设检验有深刻的理解，并具有在现实世界大数据分析场景中应用重要性和卡方检验等检验的经验。

R中的假设检验

在我们的R假设检验课程中，您将学习高级统计概念，例如重要性检验和多类别卡方检验，以进行更强大，更强大的数据分析。

您将了解一个和多个类别的卡方检验，自由度，假设检验以及不同的统计分布。您将动手处理多个数据集，以学习统计概念。

要了解假设检验和统计意义，您将使用减肥数据。患者是由于单纯的运气而减肥吗?还是减肥药?您将运行这些数字并找出答案!

大数据分析为什么学习R中的假设检验

在大数据分析为什么学习R中的假设检验结束时，您将能够：

·了解如何处理概率密度函数。

·了解如何创建可检验的假设。

·了解如何根据数据确定支持哪些假设。

为什么要学习假设检验?

假设测试对于在分析数据时能够分辨出噪声信号至关重要。确定结果是否具有统计意义可帮助您了解何时可以安全地从发现的模式中得出结论。

对于打算从事数据分析或大数据分析工作的任何人来说，提供如此严格的统计信息尤为重要。公司渴望成为数据驱动的公司，并将寻求其数据团队的指导。如果您不知道哪个结果真正重要，那么最终可能会导致公司走向错误。

假设检验为数据分析提供了坚实的科学和统计基础。没有这种基础，您通常将无法评估您是否确实在数据中发现了有意义的模式。