Test de HIPÓTESIS en Data Science con EJEMPLO práctico
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- čas přidán 2. 10. 2022
- Test de hipótesis: explicación fácil, práctica y con ejemplos de negocio de como hacer un contraste de hipótesis y un test A/B en contextos empresariales.
¿Qué es un test de hipótesis?
¿Para qué sirve un test de hipótesis?
¿Qué pasos hay que hacer en un contraste de hipótesis?
¿Cómo se hace un test AB?
¿Qué son el Alpha, el pvalor y como se usan?
En este vídeo sobre cómo hacer un test de hipótesis te explico todo esto de forma práctica y clara.
Con un ejemplo de cómo hacer un test A/B y sin fórmulas ni teoría.
Además incluyo código en Python y un par de calculadoras online para hacer AB testing.
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👉 Calculadora sencilla: neilpatel.com/es/calculadora-...
👉 Calculadora completa: abtestguide.com/calc/ - Věda a technologie
¿Qué otro tema te gustaría que tocáramos con este formato?
Igual, ejemplos prácticos de problemas de la vida real a los que se enfrenta un data scientist!
ejemplos prácticos de problemas de la vida real de un analista de datos
Estaria super ver algunos ejemplos practicos de estadistica Descriptiva e inferencial, este video me encantó!
ejemplos de uso de ANOVA
Simulación de Montecarlo
he llevado como 10 cursos de econometría y estadística y apenas me voy enterando que el mentado A/B test es un simple contraste de hipótesis aplicado al marketing :P me gustó el video
Excelente video!
Muy bueno, haces que lo difícil parezca fácil. Genial 👍🏼
Buen vídeo, sencillo y claro. Al final, el que consulta un video de un cuarto de hora para entender un concepto estadístico busca esto. ¡Sigue así!
Muy buen vídeo, continúen con este tipo de material!
Buenísimo y oportuno, porque efectivamente se pide de manera recurrente en ofertas. Gracias.
Intentar explicar el contraste de hipótesis a partir de la nada estadística y en un cuarto de hora es una locura matemática. Ole tus. Además, por los comentarios, parece que quien no sabe nada de contraste de hipótesis se hace una idea clara del asunto. Felicidades, de verdad.
Ahora bien, en mi opinión deberías contextualizar este caso particular (comparación de proporciones) en el paisaje completo del contraste de hipótesis. Es decir, crear un mapa de la ignorancia. Así se es consciente de lo que se ha aprendido y de lo que queda por aprender.
buenisimo!
Excelente video, muy buena explicación muchas gracias por compartir
Excelente, lo explicas muy bien, para lo próximos videos temas un poco más difíciles de entender como el GINI o AOC
Excelente Maestro, siempre queda mejor entendido con un ejemplo practico. Gracias Master Isaac !!! Exekiel
Muy buen tutorial y con Python, muchas gracias!
gran explicacion e inmejorable ejemplo practico. Gracias!!
Me ha encantado! podrias seguir con otros tipos de test y que no se resuelvan con una prueba Z ;)
muy claro y práctico. Gracias.!
Muy buen video. Muy claro. Gracias.
Muchas gracias, muy interesante y bastante aplicable
Excelente contenido, gracias por compartir
Hola Isaac, como siempre, muy bien explicado y sin dudas. Enhorabuena!
Excelente la explicación muchas Gracias😀
Wow super encantó esta nueva sección.
Muy bien explicado
Me encanta este tipo de contenido
Buen video, gracias!!
Interesante píldora de conocimiento!!
Puedes explicar como la calculadora hace eso cálculos?
Hola Muchas gracias por tu clase. Tengo una pregunta: Necesariamente las muestras deben ser iguales?
Lo más importante es que sean suficientes. Luego si no son exactamente iguales no pasa nada, pero sí deberían ser parecidas.
uenas, eEste tipo de prueas funcionan también si tienes una muestra a de 100 usuarios y una muesta b de 100 más? o es demasiado pequeño? no se si hay limites maximos y minimos. Saludos!
no hay una cifra que sea la respuesta única. lo ideal sería calcular el tamaño muestral con la fórmula para estar seguros. ya es un tema más avanzado porque esa fórmula requiere una estimación a priori de la proporción en a y en b, así que en la práctica es más como: hago el experimento sobre una muestra inicial por ej de 100 cada uno, miro las proporciones a y b que me salen, con eso calculo la fórmula del tamaño muestral "para estar seguros" y continúo con el experimento hasta alcanzar esa muestra. como digo es más complejo y lo apunto para un vídeo futuro. Sobre los máximos no hay límite, si estás en la duda consigue toda la muestra que puedas, mejor pasarse de mucho que de poco.
Eso es spark?
Una consulta, el test A/B ¿puede ser usado para ver cual modelo clasifica mejor?
no, para eso hay técnicas específicas