Campione vs Popolazione

Comprendere la statistica amplierà i tuoi orizzonti e ti permetterà di riconoscere schemi statistici e lavorare con i dati. Le prime definizioni fondamentali: campione e popolazione.

Popolazione: è un insieme di elementi identici nel nostro ambito di interesse.
Campione: è un sottoinsieme della popolazione che ha lo scopo di rappresentare le caratteristiche della popolazione (tuttavia, potrebbe non riflettere sempre accuratamente le caratteristiche della popolazione a causa della sua qualità).

Campione vs Popolazione: Esempio

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Sezione 1. Capitolo 1

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Contenuti del Corso

Statistica con Python

1. Concetti di Base

Campione vs Popolazione Tipi di Statistica Tipi di Dati Valore Medio Valore Mediano Valore Mediano di un Numero Pari di Valori Media o Mediana Valore della Moda Quiz Sulle Statistiche Descrittive

2. Media, Mediana e Moda con Python

Esaminare il Dataset Calcolo dei Valori della Media e della Mediana con Python Statistiche con Pandas Calcolare la Media e la Mediana degli Stipendi

3. Varianza e Deviazione Standard

Varianza della Popolazione Varianza Campionaria Calcolare la Varianza con Python Deviazione Standard Deviazione Standard con Python Calcolo della Varianza e della Deviazione Standard

4. Covarianza vs Correlazione

Covarianza Correlazione Quiz su Covarianza e Correlazione Calcolare Covarianza e Correlazione

5. Intervallo di Confidenza

6. Test Statistici

Che Cos'è il T-Test Ipotesi T-Test Dal Punto Di Vista Matematico Test a una coda e a due code Assunzioni del T-Test Esecuzione di un t-test in Python Eseguire un Test T T-test per Dati Appaiati

Campione vs Popolazione

Comprendere la statistica amplierà i tuoi orizzonti e ti permetterà di riconoscere schemi statistici e lavorare con i dati. Le prime definizioni fondamentali: campione e popolazione.

Popolazione: è un insieme di elementi identici nel nostro ambito di interesse.
Campione: è un sottoinsieme della popolazione che ha lo scopo di rappresentare le caratteristiche della popolazione (tuttavia, potrebbe non riflettere sempre accuratamente le caratteristiche della popolazione a causa della sua qualità).