Ce cours se concentre sur la manière dont les analystes peuvent mesurer et décrire la confiance qu'ils ont dans leurs résultats. Le cours commence par une vue d'ensemble des règles de probabilité et des concepts clés qui régissent le calcul des mesures d'incertitude. Nous appliquerons ensuite ces idées aux variables (qui sont les éléments constitutifs des statistiques) et aux distributions de probabilités qui leur sont associées. La seconde moitié du cours sera consacrée au calcul et à l'interprétation de l'incertitude. Nous verrons comment effectuer un test d'hypothèse en utilisant à la fois les statistiques de test et les intervalles de confiance. Enfin, nous examinerons le rôle des tests d'hypothèse dans un contexte de régression, y compris ce que nous pouvons et ne pouvons pas apprendre de la signification statistique d'un coefficient. À la fin du cours, vous devriez être en mesure de discuter des résultats statistiques en termes probabilistes et d'interpréter l'incertitude d'une estimation particulière.
Quelles sont les chances ? Probabilité et incertitude dans les statistiques
Ce cours fait partie de Spécialisation Maîtrise des données
Instructeur : Jennifer Bachner, PhD
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(15 avis)
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
- Catégorie : Mesure de l'incertitude
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Il y a 4 modules dans ce cours
Le problème de Monty Hall est un casse-tête classique qui met en évidence la nature souvent contre-intuitive des probabilités. Le problème est généralement formulé comme suit : Supposez que vous êtes un participant à un jeu télévisé et que l'on vous demande de choisir l'une des trois portes pour votre prix. Derrière une porte se trouve une voiture et derrière les deux autres portes se trouvent des chèvres. Vous choisissez une porte. L'animateur, qui sait ce qu'il y a derrière chaque porte, en ouvre une autre, qui contient une chèvre. Il vous donne alors la possibilité de garder la porte que vous avez choisie ou de passer à l'autre porte fermée. Que devez-vous faire ? La réponse est que, dans ces circonstances, vous devez toujours changer de porte. Vous avez 2/3 de chances de gagner la voiture si vous changez de porte et 1/3 de chances de gagner si vous restez sur votre choix initial. Cependant, la plupart des gens pensent qu'il n'y a qu'une chance sur deux de gagner en changeant de voiture. Nous espérons que ce casse-tête et le contenu de ce module vous aideront à mieux aborder les problèmes probabilistes.
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4 vidéos5 lectures4 devoirs
Dans ce module, nous nous pencherons sur un sujet que vous avez probablement rencontré tout au long de votre vie d'adulte, mais que vous n'avez peut-être jamais exploré d'un point de vue statistique : la courbe normale. Plus généralement, nous aborderons les distributions de probabilités, y compris leurs principales caractéristiques et leur pertinence pour quantifier l'incertitude. Bien que l'étude de la théorie des probabilités puisse parfois sembler détachée des statistiques appliquées, il est utile de développer une compréhension fondamentale des probabilités pour être en mesure d'évaluer de manière critique les modèles statistiques. Une appréciation de la probabilité et de sa nature contre-intuitive vous aidera à interpréter l'incertitude d'un résultat statistique aussi précisément que possible. Ceci est particulièrement important lorsque les enjeux sont élevés et que les décideurs politiques veulent savoir s'ils doivent ou non agir sur la base d'un résultat statistique.
Inclus
3 vidéos5 lectures4 devoirs
Dans ce module, nous appliquerons les concepts de probabilité, de variables aléatoires et de distributions à la mesure et à l'interprétation de l'incertitude. Nous nous concentrerons en particulier sur la signification statistique. Une relation est statistiquement significative si elle peut être distinguée de zéro. Supposons que vous souhaitiez examiner l'effet de l'exposition à des publicités de campagne négatives sur la probabilité de voter. La variable indépendante est l'exposition à des publicités de campagne négatives et la variable dépendante est la probabilité de voter. Si nous constatons que l'exposition à des publicités négatives n'a aucune relation avec la probabilité de voter, nous dirons qu'il s'agit d'une relation statistiquement non significative. Si, au contraire, nous constatons que l'exposition à des publicités négatives entraîne une baisse de la probabilité de voter, nous avons découvert une relation statistiquement significative (c'est-à-dire non nulle).
Inclus
4 vidéos3 lectures4 devoirs
Dans ce dernier module du cours, nous verrons comment mesurer l'incertitude des estimations de régression et des résultats des sondages. Il arrive souvent qu'un modèle de régression révèle une relation non nulle, mais il est important de déterminer si cette relation est suffisamment différente de zéro pour que l'on puisse conclure qu'elle est statistiquement significative. Par exemple, supposons qu'un modèle de régression révèle qu'un médicament améliore les résultats des patients de 3,2 %. Est-ce que 3,2 % est statistiquement différent de 0 ? Un test de signification statistique répondra à cette question. Toutefois, ce module aborde également certains des inconvénients liés à l'utilisation de la signification statistique pour la prise de décision fondée sur des données. Bien que la signification statistique soit une considération importante, ce n'est pas le seul critère à utiliser pour déterminer s'il faut agir sur la base d'un ensemble de résultats statistiques.
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3 vidéos2 lectures3 devoirs1 évaluation par les pairs
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