ExcelとPythonによるベイズ統計とA/Bテスト

不確実性の下で迅速な意思決定を行う際、従来の統計手法では不十分な場合があります。このコースでは、新しい情報が利用可能になるにつれて知識を更新するための強力なフレームワークであるベイズ統計を紹介します。シンプルなスプレッドシート計算から、洗練されたA/Bテストのための堅牢なPythonスクリプトへと移行するスキルを習得します。 新しいデータが到着するにつれて不確実性を定量化し、信念を更新する方法を学び、ビジネスや研究環境での実験へのアプローチ方法を変革します。確率的推論に焦点を当てることで、従来のp値が許容するよりも微妙な意思決定を行うことができます。 学習内容： - ベイズ統計の主要な用語と確率の基本原則を理解する。 - 実用的なExcelモデルを使用して、結合確率と条件付き確率を計算する。 - ベイズの定理を適用して、新しい実験的証拠に基づいて事前信念を更新する。 - 最新のPythonライブラリを使用して、ベイズA/Bテストおよび多変量テストモデルを実装する。 - 事後分布を分析して、結果におけるリスクと確実性を定量化する。 - ビジネスおよびヘルスケアにおけるデータ駆動型意思決定のために、統計的結果を解釈する練習をする。 このコースは、基礎的な定義と確率論から始まり、ExcelベースのモデリングとPythonベースの自動化に関する書面による説明へと進みます。実験データを構造化し、分析する方法の理解を深めるテキストベースの演習に取り組みます。 このコースは、実験ツールキットを強化したい初心者、アナリスト、および意欲的なデータサイエンティスト向けに設計されています。ベイズ統計の事前の経験は必要ありません。 実験に対するベイズ的アプローチを習得することで、分析スキルを向上させましょう。