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Publicação
Inferential Statistics with Python: Learning Statistics Through Interactive Python Tools
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 6.83 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
Na era dos dados, a aprendizagem da estatística inferencial continua a ser fundamental.
Este projeto apresenta uma aplicação de software de código aberto desenvolvida para
apoiar o ensino de conceitos estatísticos fundamentais através de Python. O sistema
organiza ferramentas essenciais em grandes módulos analíticos: diagnósticos de normalidade,
testes de médias, medianas e proporções para uma ou múltiplas populações,
tabelas de contingência e análise de correlação.
Desenvolvido com uma Interface Gráfica de Utilizador (GUI) intuitiva, o software
permite aos utilizadores avaliar conjuntos de dados CSV sem experiência em programação.
Para reforçar a aprendizagem, cada interação exibe o código subjacente em
tempo real, o que permite aos estudantes replicar a análise nos seus próprios ambientes.
A plataforma é distribuída como um executável pré-compilado para uma implementação
direta, sem necessidade de instalação. Este ambiente reduz as barreiras técnicas
enquanto mantém o rigor metodológico, oferecendo uma estrutura focada que liga a
teoria abstrata à prática computacional reprodutível.
In the data era, learning inferential statistics remains fundamental. This project presents an open-source software application designed to support the education of core statistical concepts through Python. The system organizes key tools into major analytical modules: normality diagnostics, tests for means, medians, and proportions across single or multiple populations, contingency tables, and correlation analysis. Built with an intuitive Graphical User Interface (GUI), the software enables users to evaluate CSV datasets without programming experience. To reinforce learning, every interaction displays the underlying code in real time, allowing students to replicate the analysis in their own environments. The platform is distributed as a pre-compiled executable for direct, installation-free deployment. This environment reduces technical barriers while maintaining methodological rigor, offering a focused framework that connects abstract theory to reproducible computational practice.
In the data era, learning inferential statistics remains fundamental. This project presents an open-source software application designed to support the education of core statistical concepts through Python. The system organizes key tools into major analytical modules: normality diagnostics, tests for means, medians, and proportions across single or multiple populations, contingency tables, and correlation analysis. Built with an intuitive Graphical User Interface (GUI), the software enables users to evaluate CSV datasets without programming experience. To reinforce learning, every interaction displays the underlying code in real time, allowing students to replicate the analysis in their own environments. The platform is distributed as a pre-compiled executable for direct, installation-free deployment. This environment reduces technical barriers while maintaining methodological rigor, offering a focused framework that connects abstract theory to reproducible computational practice.
Descrição
Palavras-chave
Estatística inferencial Python no ensino da estatística Interface gráfica de utilizador Software de código aberto Aprendizagem da estatística