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Statistical Rigor Exercise - Intro to Data Science

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    Tudo bem. Por que os testes de significância estatística são úteis? Eles
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    fornecem um framework formalizado para comparar e avaliar
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    dados. Eles nos permitem avaliar
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    se os efeitos percebidos em nosso conjunto de dados refletem diferenças na
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    população inteira. Eles não melhoram a aparência
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    de resultados ruins. Conjuntos significativos são úteis porque fornecem
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    um framework formalizado para comparar e avaliar dados. Testes
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    diferentes têm suposições e regras diferentes que eles incorporam e
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    usar um teste específico garante que todos estejam alinhados
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    no sentido do que estamos supondo sobre
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    nossos dados. Testes de significância também nos permitem avaliar
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    se os efeitos percebidos em nosso conjunto de dados refletem diferenças na
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    população inteira. Como foi o caso com nossa empresa, onde dez
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    entre dez pessoas entrevistadas preferiram a cor azul. Muitas vezes, um
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    efeito que vimos em uma amostra pequena não
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    reflete o que poderia ser verdadeiro em uma população inteira. Um teste de significância
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    estatística permite que nós formalmente determinemos se esse
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    seria o caso. Infelizmente, um resultado ruim não
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    terá uma aparência melhor ou pior como um resultado de usar um
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    teste de significância estatística. Se nossos dados forem
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    ruins ou se não houver diferença
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    entre nossas duas amostras. Não poderemos
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    desfazer isso com um teste. É possível, porém, que testes diferentes
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    possam nos dar resultados diferentes. A coisa realmente importante e
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    falaremos um pouco mais sobre isso é que você precisa usar
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    o teste certo nas situações certas. Vamos conversar
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    um pouco sobre como podemos realmente executar um teste de significância estatística.
Title:
Statistical Rigor Exercise - Intro to Data Science
Description:

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Video Language:
English
Team:
Udacity
Project:
ud359: Intro to Data Science
Duration:
01:24

Portuguese, Brazilian subtitles

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