Анализ данных на Python в примерах и задачах
1. Описательные статистики. Квантили, квартили. Гистограммы. Ядерные оценки плотности.
2. Описательные статистики. Ящики с усами. Выбросы. Медиана и среднее арифметическое как типичные наблюдения.
3. Иерархический кластерный анализ. Кластер, расстояния между объектами, расстояния между кластерами.
4. Метод к-средних. Примеры.
5. Проверка статистических гипотез). Гипотезы согласия, однородности, независимости, гипотезы о параметрах распределения.
6. Проверка статистических гипотез (процедуры Python).
7. A/B тестирование. Тест для пропорций.
8. Линейный регрессионный анализ. Модель, интерпретация оценок коэффициентов, множественный коэффициент детерминации.
9. Прогнозирование на основе регрессионной модели с сезонными индикаторными (фиктивными, структурными) переменными.
Лекции доступны по ссылке:
https://vk.com/videos288422991?section=album_7
1. Описательные статистики. Квантили, квартили. Гистограммы. Ядерные оценки плотности.
2. Описательные статистики. Ящики с усами. Выбросы. Медиана и среднее арифметическое как типичные наблюдения.
3. Иерархический кластерный анализ. Кластер, расстояния между объектами, расстояния между кластерами.
4. Метод к-средних. Примеры.
5. Проверка статистических гипотез). Гипотезы согласия, однородности, независимости, гипотезы о параметрах распределения.
6. Проверка статистических гипотез (процедуры Python).
7. A/B тестирование. Тест для пропорций.
8. Линейный регрессионный анализ. Модель, интерпретация оценок коэффициентов, множественный коэффициент детерминации.
9. Прогнозирование на основе регрессионной модели с сезонными индикаторными (фиктивными, структурными) переменными.
Лекции доступны по ссылке:
https://vk.com/videos288422991?section=album_7