yellowtiger823
New member
[Sản Phẩm Độc Quyền - Chỉ Có Tại Đây - Mua Ngay!]: (https://shorten.asia/TJ5h8EVE)
### Kiểm tra các giả thuyết thống kê
** Hashtags: ** Thống kê, Kiểm tra giả thuyết, Khoa học dữ liệu
Kiểm tra các giả thuyết thống kê là một phần cơ bản của khoa học dữ liệu.Nó cho phép chúng tôi đưa ra những suy luận về dân số dựa trên một mẫu.Cuốn sách "Thử nghiệm các giả thuyết thống kê" của D.R.Cox và D.V.Hinkley là một văn bản cổ điển về chủ đề này.Nó cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về các phương pháp kiểm tra giả thuyết khác nhau, bao gồm cả các phương pháp tham số và không tham số.
Cuốn sách được viết tốt và dễ theo dõi, ngay cả đối với những độc giả không quen thuộc với số liệu thống kê.Nó bao gồm tất cả các chủ đề thiết yếu trong thử nghiệm giả thuyết, từ những điều cơ bản về xác suất và lấy mẫu đến các chủ đề nâng cao hơn như nhiều thử nghiệm và phân tích năng lượng.
Một trong những điểm mạnh của cuốn sách là số lượng các ví dụ làm việc.Những ví dụ này giúp minh họa các phương pháp kiểm tra giả thuyết khác nhau và cách chúng có thể được áp dụng cho dữ liệu trong thế giới thực.Cuốn sách cũng bao gồm một số bài tập, có thể được sử dụng để kiểm tra sự hiểu biết của bạn về tài liệu.
Nhìn chung, "Kiểm tra các giả thuyết thống kê" là một nguồn tài nguyên tuyệt vời cho bất kỳ ai muốn tìm hiểu thêm về kiểm tra giả thuyết.Đây là một văn bản toàn diện và được viết tốt, bao gồm tất cả các chủ đề thiết yếu trong lĩnh vực này.
** Tài nguyên bổ sung: **
* [Kiểm tra giả thuyết] (Statistical hypothesis testing - Wikipedia)
* [Kiểm tra tham số và không tham số] (https://www.statisticshowto.com/parametric-and-nonparametric-tests/)
* [Nhiều thử nghiệm] (Nicotine Exerts an Anti-inflammatory Effect in a Murine Model of Acute Lung Injury)
* [Phân tích năng lượng] (https://www.statisticsolutions.com/power-analysis/)
=======================================
[Sản Phẩm Độc Quyền - Chỉ Có Tại Đây - Mua Ngay!]: (https://shorten.asia/TJ5h8EVE)
=======================================
### Testing Statistical Hypotheses
**Hashtags:** statistics, hypothesis testing, data science
Testing statistical hypotheses is a fundamental part of data science. It allows us to make inferences about the population based on a sample. The book "Testing Statistical Hypotheses" by D.R. Cox and D.V. Hinkley is a classic text on the subject. It provides a comprehensive overview of the different methods of hypothesis testing, including both parametric and non-parametric methods.
The book is well-written and easy to follow, even for readers who are not familiar with statistics. It covers all of the essential topics in hypothesis testing, from the basics of probability and sampling to more advanced topics such as multiple testing and power analysis.
One of the strengths of the book is the number of worked examples. These examples help to illustrate the different methods of hypothesis testing and how they can be applied to real-world data. The book also includes a number of exercises, which can be used to test your understanding of the material.
Overall, "Testing Statistical Hypotheses" is an excellent resource for anyone who wants to learn more about hypothesis testing. It is a comprehensive and well-written text that covers all of the essential topics in the field.
**Additional resources:**
* [Hypothesis testing](https://en.wikipedia.org/wiki/Hypothesis_testing)
* [Parametric and non-parametric tests](https://www.statisticshowto.com/parametric-and-nonparametric-tests/)
* [Multiple testing](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3008511/)
* [Power analysis](https://www.statisticssolutions.com/power-analysis/)
=======================================
[Nhập Mã Giảm Giá Ngay Bây Giờ - Chỉ Có Ở Đây!]: (https://shorten.asia/TJ5h8EVE)
