Estadísticas bayesianas y pruebas A/B con Excel y Python

Los métodos estadísticos tradicionales a menudo no alcanzan para tomar decisiones rápidas bajo incertidumbre. Este curso le presenta las estadísticas bayesianas, un marco poderoso para actualizar sus conocimientos a medida que se dispone de nueva información. Aprenderá a cuantificar la incertidumbre y actualizar sus creencias a medida que llegan nuevos datos, transformando la forma en que aborda los experimentos en entornos empresariales o de investigación.Al centrarse en el razonamiento probabilístico, puede tomar decisiones más matizadas que los valores p tradicionales permiten. Lo que aprenderás: - Comprender la terminología bayesiana básica y los principios fundamentales de la probabilidad. - Calcular probabilidades conjuntas y condicionales utilizando modelos prácticos de Excel. - Aplicar el Teorema de Bayes para actualizar creencias previas con nueva evidencia experimental. - Implemente modelos de pruebas bayesianas A / B y multivariables utilizando bibliotecas Python modernas. - Analizar distribuciones posteriores para cuantificar el riesgo y la certeza en sus resultados. - Practicar la interpretación de resultados estadísticos para la toma de decisiones basada en datos en negocios y atención médica. El curso comienza con definiciones fundamentales y teoría de probabilidades antes de avanzar a través de explicaciones escritas de modelado basado en Excel y automatización basada en Python.Trabajará a través de ejercicios basados en texto que refuerzan su comprensión de cómo estructurar y analizar datos experimentales. Este curso está diseñado para principiantes, analistas y aspirantes a científicos de datos que desean mejorar su kit de herramientas experimentales.No se requiere experiencia previa con estadísticas bayesianas. Mejore sus habilidades analíticas dominando el enfoque bayesiano de la experimentación.