https://github.com/tynab/inferential-statistics

CyberSoft Machine Learning 03 - Inferential Statistics
https://github.com/tynab/inferential-statistics

anaconda anaconda-navigator cybersoft cybersoft-academy inferential-statistics ipynb jupyter-notebook machine-learning machine-learning-03 matplotlib ml ml-03 numpy pandas py python scikit-learn scipy seaborn sklearn

Last synced: 26 days ago
JSON representation

CyberSoft Machine Learning 03 - Inferential Statistics

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/tynab/inferential-statistics
• Owner: Tynab
• Created: 2024-01-30T17:45:56.000Z (9 months ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-02-21T19:31:21.000Z (9 months ago)
• Last Synced: 2024-10-11T15:41:05.777Z (26 days ago)
• Topics: anaconda, anaconda-navigator, cybersoft, cybersoft-academy, inferential-statistics, ipynb, jupyter-notebook, machine-learning, machine-learning-03, matplotlib, ml, ml-03, numpy, pandas, py, python, scikit-learn, scipy, seaborn, sklearn
• Language: Jupyter Notebook
• Homepage:
• Size: 472 KB
• Stars: 1
• Watchers: 2
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • Funding: .github/FUNDING.yml

Awesome Lists containing this project

README

        
# BÀI TẬP

Kiểm định giả thuyết không có sự khác nhau về điểm trung bình giữa học sinh tham gia và không tham gia bài kiểm tra trước khoá học. Lựa chọn $\alpha$ = 0.05.

1. Hãy thực hiện theo ít nhất 1 trong những cách sau: sử dụng công thức (nếu được, tham khảo [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Student%27s_t-test#Equal_or_unequal_sample_sizes,_unequal_variances_(sX1_%3E_2sX2_or_sX2_%3E_2sX1))) và sử dụng thư viện.

2. Vẽ phân bố xác suất tương ứng và vị trí của các điểm statistic và critical.