Run Inference & Hypothesis Tests

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Run Inference & Hypothesis Tests

Ce cours fait partie de Spécialisation "Statistical Inference & Predictive Modeling Foundations"

Instructeur : Hurix Digital

Inclus avec

3 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

3 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

Statistical significance doesn’t always mean business impact; evaluate effect size alongside p-values.
Experiment design requires balancing Type I and Type II errors based on business risk and cost.
Statistical results must be translated into clear, actionable business recommendations.

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mars 2026

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Il y a 3 modules dans ce cours

Statistics isn't just about numbers—it's about making confident decisions that drive business success.

This Short Course was created to help data analysts accomplish statistical inference with precision and clarity. By completing this course, you'll be able to apply confidence intervals to compare conversion rates across segments, evaluate error trade-offs in experimental design, conduct hypothesis tests in Python/R, and visualize power analysis to guide decision-making. By the end of this course, you will be able to: Apply statistical rigor to business problems with measurable impact Transform raw data into statistically-backed insights Communicate findings that stakeholders trust and act upon This course is unique because it bridges statistical theory with real-world application, using authentic business scenarios from leading tech companies. To be successful in this project, you should have a background in basic statistics and programming experience in Python or R.

Apply confidence-interval estimation to compare conversion rates across segments and present the statistical significance.

Inclus

3 vidéos1 lecture1 devoir1 laboratoire non noté

3 vidéos Total 12 minutes

Why Statistical Confidence Matters in Business Decisions 2 minutes
Calculating Confidence Intervals for Conversion Rate Analysis 7 minutes
Building Confidence Intervals in Python for Segment Comparison 3 minutes

1 lecture Total 12 minutes

Foundations of Confidence Interval Theory and Application 12 minutes

1 devoir Total 6 minutes

Confidence Interval Analysis Assessment 6 minutes

1 laboratoire non noté Total 18 minutes

Segment Performance Analysis with Statistical Confidence 18 minutes

Evaluate Type I/II error trade-offs for a proposed test and recommend appropriate alpha and beta thresholds.

Inclus

2 vidéos2 lectures2 devoirs

2 vidéos Total 11 minutes

Calculating Optimal Alpha and Beta Thresholds 7 minutes
Implementing Error Analysis Framework in Python 4 minutes

2 lectures Total 16 minutes

Understanding Type I and Type II Errors in Business Context 10 minutes
Podcast: Navigating Error Trade-offs in Real-World Business Scenarios 6 minutes

2 devoirs Total 26 minutes

Strategic Error Management for Business Testing 18 minutes
Error Trade-off Analysis Assessment 8 minutes

Conduct a two-sample t-test in Python/R, interpret p-values, translate outcomes into plain-language business recommendations, and analyze test power under varying sample sizes.

Inclus

3 vidéos1 lecture2 devoirs1 laboratoire non noté

3 vidéos Total 13 minutes

Why Statistical Rigor Drives Business Success 2 minutes
Implementing Two-Sample t-Tests for Business Decisions 7 minutes
Building Complete Statistical Analysis in Python 3 minutes

1 lecture Total 11 minutes

Foundations of Two-Sample t-Tests for Business Analysis 11 minutes

2 devoirs Total 21 minutes

Two-Sample t-Tests & Power Analysis Knowledge Check 6 minutes
Course-Level Statistical Testing and Analysis Assessment 15 minutes

1 laboratoire non noté Total 17 minutes

Complete Statistical Analysis with Power Optimization 17 minutes

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Business Applications of Hypothesis Testing and Confidence Interval Estimation
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