Estatística com Python - Testes de Hipóteses 🧪📊

Turma ON29 | Python | Semana 12 | 2024 | Professora Camila Ribeiro

Instruções

Antes de começar, vamos organizar nosso setup.

1. Fork esse repositório

2. Clone o fork na sua máquina (Para isso basta abrir o seu terminal e digitar `git clone url-do-seu-repositorio-forkado`)

3. Entre na pasta do seu repositório (Para isso basta abrir o seu terminal e digitar `cd nome-do-seu-repositorio-forkado`)

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Índice

• 1. Testes de Hipóteses

  • 1.1 Definição de Hipóteses Nulas e Alternativas
  • 1.2 Tipos de Testes de Hipóteses
    • 1.2.1 Teste t de Student
      • 1.2.1.1 Teste t de uma amostra
      • 1.2.1.2 Teste t de duas amostras
    • 1.2.2 Teste Z
      • 1.2.2.1 Teste Z de uma proporção
      • 1.2.2.2 Teste Z de duas proporções
    • 1.2.3 Teste Qui-Quadrado
    • 1.2.4 Teste ANOVA
  • 1.3 Erros Tipo I e Tipo II
  • 1.4 Níveis de Significância
  • 1.5 Interpretação dos Resultados
  • 1.6 Em Resumo

• 2. Testes de Hipóteses em Python

  • 2.1 Definição de Hipóteses Nulas e Alternativas
  • 2.2 Tipos de Testes de Hipóteses
    • 2.2.1 Teste t de Student
    • 2.2.2 Teste Z
    • 2.2.3 Teste Qui-Quadrado
    • 2.2.4 Teste ANOVA
  • 2.3 Erros Tipo I e Tipo II
  • 2.4 Níveis de Significância
  • 2.5 Interpretação dos Resultados
  • 2.6 Em Resumo)

• 3. Testes Individuais

  • 3.1 Teste t
    • 3.1.1 Teste t para Amostras Independentes:
  • 3.2 Teste Z
    • 3.2.1 Teste Z para Comparar Proporções:
  • 3.3 Teste Qui-quadrado
    • 3.3.1 Teste Qui-quadrado de Independência:
  • 3.4 Teste ANOVA
    • 3.4.1 Teste ANOVA:

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🔗 Links Úteis

Implementação em Python:

• Documentação Scipy: Documentação completa da biblioteca Scipy, incluindo funções para testes estatísticos.
• Documentação Statsmodels: Documentação da biblioteca Statsmodels, com foco em testes estatísticos e modelos estatísticos.
• Documentação Numpy: Documentação da biblioteca Numpy para manipulação de arrays e matrizes em Python.
• Doc Pandas : Documentação da biblioteca Pandas para manipulação e análise de dados estruturados em forma tabular.
• Doc Matplotlib : Documentação da biblioteca Matplotlib para criação de gráficos.
• Doc Random : Documentação da biblioteca Random para gerar números aleatórios em Python.

Sites de Dados:

• Kaggle: Uma plataforma popular para encontrar e baixar conjuntos de dados para análise.
• UCI Machine Learning Repository: Repositório de dados para aprendizado de máquina e análise de dados.

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