Ce deuxième cours de modélisation statistique introduira les étudiants à l'étude de l'analyse de la variance (ANOVA), de l'analyse de la covariance (ANCOVA) et de la conception expérimentale. L'ANOVA et l'ANCOVA, présentées comme un type de modèle de régression linéaire, fourniront la base mathématique de la conception d'expériences pour les applications de la science des données. L'accent sera mis sur les concepts importants liés à la conception, tels que la randomisation, le blocage, la conception factorielle et la causalité. Une certaine attention sera également accordée aux questions éthiques soulevées dans l'expérimentation. Ce cours peut être suivi pour des crédits académiques dans le cadre du Master of Science in Data Science (MS-DS) de CU Boulder offert sur la plate-forme Coursera. Le MS-DS est un diplôme interdisciplinaire qui réunit des professeurs des départements de mathématiques appliquées, d'informatique, de sciences de l'information et d'autres départements du CU Boulder. Avec des admissions basées sur la performance et aucun processus de candidature, le MS-DS est idéal pour les personnes ayant un large éventail d'études de premier cycle et / ou d'expérience professionnelle en informatique, en sciences de l'information, en mathématiques et en statistiques. Pour en savoir plus sur le programme MS-DS, consultez le site https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder. Logo adapté d'une photo de Vincent Ledvina sur Unsplash
ANOVA et plan d'expérience
Ce cours fait partie de Spécialisation Modélisation statistique pour les applications de la science des données
Instructeur : Brian Zaharatos
5 141 déjà inscrits
Inclus avec 
(17 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Identifiez et interprétez le(s) modèle(s) ANOVA (et ANCOVA) à deux voies comme un modèle de régression linéaire.
Utilisez les modèles ANOVA à deux voies et ANCOVA pour répondre à des questions de recherche en utilisant des données réelles.
Définir et appliquer les concepts de réplication, de mesures répétées et de plan factoriel complet dans le contexte de l'ANOVA à deux voies.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Calculs
- Catégorie : et la théorie des probabilités.
- Catégorie : Algèbre linéaire
Détails à connaître
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Il y a 4 modules dans ce cours
Dans ce module, nous présenterons le cadre conceptuel de base de la conception expérimentale et définirons les modèles qui nous permettront de répondre à des questions significatives sur les différences entre les moyennes des groupes par rapport à une variable continue. Ces modèles comprennent l'analyse de la variance (ANOVA) et l'analyse de la covariance (ANCOVA) à sens unique.
Inclus
9 vidéos3 lectures9 quizzes2 devoirs de programmation1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion2 laboratoires non notés
Dans ce module, nous apprendrons comment les tests d'hypothèses statistiques et les intervalles de confiance, dans le contexte de l'ANOVA/ANCOVA, peuvent aider à répondre à des questions significatives sur les différences entre les moyennes des groupes par rapport à une variable continue.
Inclus
6 vidéos2 lectures4 quizzes1 devoir de programmation1 évaluation par les pairs2 laboratoires non notés
Dans ce module, nous étudierons le modèle ANOVA à deux voies et l'utiliserons pour répondre à des questions de recherche à l'aide de données réelles
Inclus
7 vidéos6 quizzes1 devoir de programmation1 évaluation par les pairs1 laboratoire non noté
Dans ce module, nous étudierons les concepts fondamentaux de la conception expérimentale, tels que la randomisation, la conception du traitement, la réplication et le blocage. Nous étudierons également les plans factoriels de base comme une amélioration par rapport aux méthodes élémentaires "un facteur à la fois". Nous combinerons ces concepts avec les modèles ANOVA et ANCOVA pour mener des expériences significatives.
Inclus
7 vidéos2 lectures5 quizzes1 devoir de programmation1 évaluation par les pairs2 laboratoires non notés
Instructeur
Offert par
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University of Colorado Boulder
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Avis des étudiants
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Révisé le 30 juil. 2022
Great course. Really useful and practical, and the exercise is not too difficult.
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