University of Michigan
Analyse statistique inférentielle avec Python

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University of Michigan

Analyse statistique inférentielle avec Python

Brenda Gunderson
Brady T. West
Kerby Shedden

Instructeurs : Brenda Gunderson

45 301 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.6

(905 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

Planning flexible
Env. 21 heures
Apprenez à votre propre rythme
94%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • Déterminer les hypothèses nécessaires pour calculer les intervalles de confiance pour leurs paramètres de population respectifs.

  • Créez des intervalles de confiance en Python et interprétez les résultats.

  • Examiner comment les procédures inférentielles sont appliquées et interprétées étape par étape lors de l'analyse de données réelles.

  • Effectuez des tests d'hypothèse en Python et interprétez les résultats.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Intervalle de confiance
  • Catégorie : Programmation en Python
  • Catégorie : Inférence statistique
  • Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques

Détails à connaître

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Évaluations

7 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Statistiques avec Python
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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Il y a 4 modules dans ce cours

Au cours de cette première semaine, nous passerons en revue le programme du cours et découvrirons les différents concepts et objectifs à maîtriser dans les semaines à venir. Vous serez initié aux méthodes d'inférence et à certaines des questions de recherche que nous aborderons dans le cours, ainsi qu'à un cadre général pour prendre des décisions en utilisant des données, des considérations sur la façon dont vous prenez ces décisions et l'évaluation des erreurs que vous avez pu commettre. Du côté de Python, nous passerons en revue certains concepts de haut niveau du premier cours de cette série, le paysage statistique de Python, et nous parcourrons des concepts Python de niveau intermédiaire. Toutes les informations relatives à la notation, aux prérequis et aux attentes se trouvent dans le syllabus du cours et vous pouvez trouver plus d'informations sur notre page Ressources du cours.

Inclus

6 vidéos7 lectures1 devoir1 sujet de discussion3 laboratoires non notés

Au cours de cette deuxième semaine, nous apprendrons à estimer les paramètres d'une population à l'aide d'intervalles de confiance. Nous vous présenterons cinq types différents de paramètres de population, les hypothèses nécessaires au calcul d'un intervalle de confiance pour chacun de ces cinq paramètres et la manière de calculer les intervalles de confiance. Des quiz seront proposés tout au long de la semaine pour tester votre compréhension. En outre, vous apprendrez à créer des intervalles de confiance en Python.

Inclus

10 vidéos5 lectures3 devoirs6 laboratoires non notés

Au cours de la troisième semaine, nous apprendrons à tester différentes hypothèses en utilisant les cinq méthodes d'analyse abordées au cours de la semaine précédente. Nous discuterons de l'importance de divers facteurs et hypothèses dans le cadre des tests d'hypothèses et apprendrons à interpréter nos résultats. Nous verrons également comment distinguer la procédure appropriée à la question de recherche posée. Des quiz et une évaluation par les pairs seront proposés tout au long de la semaine pour tester votre compréhension.

Inclus

10 vidéos2 lectures2 devoirs1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion6 laboratoires non notés

Au cours de la dernière semaine de ce cours, nous examinerons plusieurs exemples et études de cas qui illustrent les applications des procédures inférentielles abordées au cours des semaines précédentes. Les apprenants verront des exemples de questions de recherche bien formulées liées aux modèles d'étude et aux ensembles de données que nous avons discutés jusqu'à présent, et par le biais de l'estimation d'intervalles de confiance et de tests d'hypothèses formels, nous formulerons des réponses déductives à ces questions.

Inclus

6 vidéos5 lectures1 devoir

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.7 (143 évaluations)
Brenda Gunderson
University of Michigan
3 Cours154 810 apprenants

Offert par

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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Révisé le 21 juin 2019

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Révisé le 5 juin 2020

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Révisé le 27 mai 2020

Emplacement réservé

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