Математическая статистика и А/В тестирование

Overview

Google, IBM & Meta Certificates — All 10,000+ Courses at 40% Off

One annual plan covers every course and certificate on Coursera. 40% off for a limited time.

В этом онлайн-курсе мы будем смотреть на данные через призму математической статистики. Поговорим о том, какое место она занимает среди наук о данных. Научимся аккуратно переводить повседневные задачи на язык статистики и выбирать методы для работы с ними.

К концу курса мы научимся грамотно выбирать методы для проверки гипотез, строить доверительные интервалы, а также реализовывать это всё на Python.

Syllabus

Общая схема математической статистики

Накидываем схему математической статистики, осознаём мощь средних. Придумываем метод моментов, понимаем как распределено среднее, строим для него доверительный интервал.

Свойства статистических оценок

Разбираемся со статистическими свойствами оценок. Смотрим на то, как они выглядят на симуляциях. Обсуждаем, зачем статистики хотят, чтобы их оценки обладали такими свойствами.

Доверительные интервалы

До этого мы обсудили асимптотических союзников: ЦПТ и дельта-метод. Оказывается, что есть ещё и точные. На этой неделе поговорим про них, а также про точные доверительные интервалы.

Параметрические критерии и проверка гипотез

Пришло время обсудить то, как математическая статистика помогает отвечать на разные вопросы. Говорим про проверку гипотез.

Непараметрические критерии, критерии согласия, бутстрап

Продолжаем добавлять на схему статистики новые кусочки. Пришло время бустрапа, непараметрических критериев и критериев согласия.

A/B тестирование

Говорим про то, как на практике проверяют разные идеи (А/B-тестирование), а также о том, какие проблемы при этом обычно возникают. Соединяем весь материал, который мы изучили, в единую картину мира.