Le cours Stanford "Introduction to Statistics" vous enseigne les concepts de la pensée statistique qui sont essentiels pour apprendre à partir des données et communiquer des idées. À la fin du cours, vous serez en mesure d'effectuer une analyse exploratoire des données, de comprendre les principes clés de l'échantillonnage et de sélectionner les tests de signification appropriés pour de multiples contextes. Vous acquerrez les compétences fondamentales qui vous prépareront à aborder des sujets plus avancés dans le domaine de la pensée statistique et de l'apprentissage automatique. Les sujets abordés comprennent les statistiques descriptives, l'échantillonnage et les expériences contrôlées randomisées, les probabilités, les distributions d'échantillonnage et le théorème de la limite centrale, la régression, les tests de signification courants, le rééchantillonnage et les comparaisons multiples.
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Il y a 12 modules dans ce cours
Ce module donne une vue d'ensemble du cours et passe en revue les principaux outils utilisés en statistique descriptive pour visualiser l'information.
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10 vidéos4 lectures2 devoirs
Dans ce module, vous examinerez les principaux concepts de l'échantillonnage et de la conception d'expériences. Vous apprendrez quels sont les pièges les plus curieux et comment évaluer l'efficacité de ces expériences.
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6 vidéos1 devoir
Dans ce module, vous découvrirez la définition des probabilités et les règles essentielles de probabilité dont vous aurez besoin pour résoudre des problèmes simples et complexes. Vous découvrirez également des exemples d'utilisation de règles de probabilité simples pour créer des solutions à des situations complexes de la vie réelle.
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Ce module couvre la règle empirique et l'approximation normale pour les données, une technique utilisée dans de nombreuses procédures statistiques. Vous découvrirez également la distribution binomiale et les bases des variables aléatoires.
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Dans ce module, vous découvrirez la loi des grands nombres et le théorème de la limite centrale. Vous apprendrez également à différencier les différents types d'histogrammes présents dans l'analyse statistique.
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4 vidéos1 devoir
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9 vidéos1 devoir
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5 vidéos1 devoir
Ce module se concentre sur les trois analyses statistiques importantes pour les données catégorielles : Le test d'ajustement du chi carré, le test d'homogénéité du chi carré et le test d'indépendance du chi carré.
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3 vidéos1 devoir
Ce module couvre les bases de l'ANOVA et le fonctionnement des tests F sur des exemples d'ANOVA à sens unique.
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Dans ce module, vous découvrirez des questions très importantes qui ont fait surface à l'ère du big data : l'espionnage des données et l'erreur des tests multiples. Vous explorerez également les raisons qui expliquent les problèmes de reproductibilité et d'applicabilité des données, et vous apprendrez comment éviter de tels problèmes dans votre propre travail.
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Révisé le 26 juin 2023
I started this course to get into machine learning and AI. This was packed with a lot of information to get you started. It doesn't got deep into each topic but great for an overal view.
Révisé le 23 juil. 2023
Gives all the necessary and basic skills needed for a potential college level statistics course. Videos and lessons are a little hard to follow through major jumps in topics. 4/5 stars.
Révisé le 17 nov. 2023
The course was incredibly informative. I am glad that I got the opportunity to study in a course on statistics from Stanford University itself. I thank the creators and participants of the course!
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