Bir ortalamayı hedefle güvenle karşılaştır
Bir örneklem ortalamasını bilinen bir hedef değerle karşılaştıran tek örneklemli t-testini öğreten eğitim: hipotez kurma, t istatistiği ve serbestlik derecesi, varsayım kontrolü, p-değeri ve güven aralığı ile Cohen's d etki büyüklüğü ve raporlama.
Tek örneklemli t-testinin uygulamalı kullanımı
Bu temel seviye eğitim, bir örneklemin ortalamasını bilinen bir referans/hedef değerle karşılaştıran tek örneklemli t-testini sıfırdan öğretir. Hipotez kurma (H0: ortalama = mu0), t istatistiği ve serbestlik derecesi, p-değeri, tek/çift yönlü testler, varsayımlar (normallik, bağımsızlık), güven aralığı ve Cohen's d etki büyüklüğü işlenir. z-testinden farkı, küçük örneklemde t dağılımının rolü ve sonuçların doğru raporlanması somut örneklerle gösterilir.
2 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar kavramdan uygulama ve raporlamaya ilerler.
Temel Seviye — Tek örneklemli t-testiyle bir örneklem ortalamasını referans değerle karşılaştırma.
Katılımcılar gerçek ölçüm verilerini bir hedef değere karşı sınayıp sonuçları yorumlayarak öğrenir.
Örneklem ortalamasını bilinen bir referans değerle sınarsınız.
t dağılımının küçük örneklemdeki rolünü doğru kullanırsınız.
p-değeri, güven aralığı ve etki büyüklüğünü birlikte raporlarsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Ortalama, standart sapma ve dağılıma aşinalık faydalıdır.
H0/H1 ve p-değeri kavramlarına temel aşinalık yararlıdır.
R, Python, Excel ya da SPSS gibi bir araç erişimi gerekir.
Bir hedefe karşı sınanacak örnek ölçüm verisi alıştırmaları güçlendirir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
H0: mu = mu0 biçiminde doğru hipotez kurarsınız.
t istatistiği ve serbestlik derecesini hesaplarsınız.
Normallik ve bağımsızlık varsayımlarını denetlersiniz.
p-değerini alfa ile karşılaştırıp karar verirsiniz.
Ortalama için güven aralığını kurup yorumlarsınız.
Cohen's d ile pratik anlamı raporlarsınız.
R/Python/Excel ile testi uygularsınız.
Sonucu doğru dil ve bağlamla sunarsınız.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
Oyun teorisi, karar ağaçları, Bayesçi düşünme, gerçek opsiyonlar ve Monte Carlo ile belirsizlik altında derin, nicel desteklenen stratejik kararlar verin.
Detayları Gör →
Stratio Data Fabric mimarisi, veri sanallaştırma, semantik katalog, lineage, birleşik sorgu ve yönetişimle dağıtık veriye birleşik erişimi öğrenin.
Detayları Gör →
Stratio Rocket notebook'larında PySpark DataFrame API, veri hatları, performans ayarı ve Intelligence/MLlib ile özellik mühendisliği ve ML geliştirin.
Detayları Gör →
Kafka, Spark Structured Streaming ve Flink ile olay akışları, pencereleme, watermark, durum yönetimi ve exactly-once ile gerçek zamanlı analitik kurun.
Detayları Gör →
CSS ile tipografi, renk, Flexbox/Grid yerleşim, tablo ve kart biçimlendirme, koşullu veri stili ve responsive erişilebilir tasarımı öğrenin.
Detayları Gör →