![Слив платных курсов - скачать сливы курсов через торрент бесплатно! [Kursoff.net]](/data/assets/logo/Colorlogo-nobackground1.png){kind=logo}
Последние темы автора:
- [Advance-Club] Анна Вишнякова — BEGINNER+. Английский по песням, методика изучения языков Н.Ягодкина (2024)
- [FITLAB] Интенсив по подбору запчастей (2023)
- [Лиза Мока] Спираль плодородия (2021)
- [Елена Корнилова] Купероз, розацеа, варикоз (2024)
- [Денис Ффринг] [Криптология] Первые деньги на криптовалютах (2024)
[Глеб Михайлов] А/Б-тесты с Глебом Михайловым (2023)
![[Глеб Михайлов] А/Б-тесты с Глебом Михайловым (2023)](https://kursoff.net/attachments/1709235393502-png.67877/ "[Глеб Михайлов] А/Б-тесты с Глебом Михайловым (2023)")
Интуитивный видеокурс по А/Б-тестам, проверке гипотез и p-value. Никакой классической статистики и формул, только уникальные авторские инсайты и лайфхаки.
- Введение
Более 10 лет опыта в аналитике, дата саенс, python, sql, статистике. Преподаю с 2018 года.
Подробнее:
Интуитивный видеокурс по А/Б-тестам, проверке гипотез и p-value. Никакой классической статистики и формул, только уникальные авторские инсайты и лайфхаки.
Чему вы научитесь:
- Понимать A/B-тесты на интуитивном уровне.
- Понимать ключевые метрики A/B-тестов: минимальное значимое различие (MDE), мощность теста и статистическую значимость.
- Рассчитывать размер выборок с использованием статистического калькулятора и Python для точного планирования экспериментов.
- Глубоко понимать принципы проверки гипотез на интуитивном уровне.
- Понимать концепцию p-value и ее значение в контексте статистических тестов.
- Применять методы Монте-Карло для проверки статистических тестов, укрепляя понимание практическим опытом.
Программа курса:
- Введение
- Что такое А/Б-тест?
- Метрики для тестов с бинарным ответом Часть 1
- Метрики для тестов с бинарным ответом Часть 2
- Метрики для А/Б-тестов Часть 1
- Метрики для А/Б-тестов Часть 2
- Проверка гипотез Часть 1
- Проверка гипотез Часть 2
- P-value
- Некоторые продвинутые концепции
- Заключение
Что вы получаете:
- Глубокое понимание A/B-тестирования, включая ключевые метрики, такие как минимальное значимое различие (MDE), мощность теста и его значимость.
- Навыки расчета размера выборок для точного планирования и проведения тестов.
- Интуитивное понимание процесса проверки гипотез, что позволит вам лучше интерпретировать результаты экспериментов.
- Знание о том, как работает p-value и его роль в статистических выводах.
- Умение применять методы Монте-Карло для проверки статистических тестов, что значительно повысит вашу уверенность в анализе данных.
Более 10 лет опыта в аналитике, дата саенс, python, sql, статистике. Преподаю с 2018 года.
Подробнее:
