Data Science do zero: Primeiras regras com o Python


Para Mais Esclarecimentos



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Data Science do zero - Primeiras regras
Para Mais Esclarecimentos
scipy.stats (http://bit.ly/1L2H0Lj) contém as funções de distribuição
cumulativa e de densidade de probabilidade para a maioria das
distribuições de probabilidade populares.
Lembre-se como, no final do Capítulo 5, eu disse que seria uma boa ideia
estudar com um livro didático de estatística? Também seria uma boa ideia
estudar com um livro didático de probabilidade. O melhor que eu conheço
e está disponível online é o Introduction to Probability
(http://bit.ly/1L2MTYI).


CAPÍTULO 7
Hipótese e Inferência
É característica de uma pessoa realmente inteligente ser movida pela estatística.
—George Bernard Shaw
O que faremos com todas essas teorias de estatística e probabilidade? A parte
ciência de data science frequentemente envolve formar e testar hipóteses sobre
nossos dados e os processos que os geram.


Teste Estatístico de Hipótese
Com frequência, como cientistas de dados, vamos querer testar se uma
determinada hipótese é verdadeira. Para os nossos propósitos, as hipóteses são
afirmações como “esta é uma moeda honesta” ou “os cientistas de dados
preferem Python a R” ou “seria mais provável que as pessoas saíssem da página
sem ler o conteúdo se nós mostrássemos um anúncio pop-up com um botão de
fechar pequeno e difícil de encontrar” que possam ser traduzidas em estatísticas
sobre dados. Sob diversas premissas, tais estatísticas podem ser vistas como
observações de variáveis aleatórias a partir de distribuições conhecidas, o que
permite que façamos declarações sobre as premissas mais prováveis de serem
corretas.
Em uma configuração clássica, temos a hipótese nula H
0
que representa uma
posição padrão, e alguma hipótese H
1
com a qual gostaríamos de compará-la.
Usamos a estatística para decidir se rejeitamos H
0
como falso ou não.
Provavelmente, fará mais sentido por meio de um exemplo.



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