L'inférence statistique est le processus qui consiste à tirer des conclusions sur des populations ou des vérités scientifiques à partir de données. Il existe de nombreux modes d'inférence, notamment la modélisation statistique, les stratégies axées sur les données et l'utilisation explicite de plans et de la randomisation dans les analyses. En outre, il existe de vastes théories (fréquentistes, bayésiennes, de vraisemblance, basées sur la conception, ...) et de nombreuses complexités (données manquantes, confusion observée et non observée, biais) pour la réalisation de l'inférence. Un praticien peut souvent se retrouver dans un labyrinthe débilitant de techniques, de philosophies et de nuances. Ce cours présente les principes fondamentaux de l'inférence dans une approche pratique pour faire avancer les choses. Après avoir suivi ce cours, les étudiants comprendront les grandes orientations de l'inférence statistique et utiliseront ces informations pour faire des choix éclairés dans l'analyse des données.
Inférence statistique
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Brian Caffo, PhD
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Inclus avec 
(4,435 avis)
Ce que vous apprendrez
Comprendre le processus consistant à tirer des conclusions sur des populations ou des vérités scientifiques à partir de données
Décrire la variabilité, les distributions, les limites et les intervalles de confiance
Utiliser les valeurs p, les intervalles de confiance et les tests de permutation
Prendre des décisions éclairées en matière d'analyse des données
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Statistiques
- Catégorie : Inférence statistique
- Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
Détails à connaître
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Il y a 4 modules dans ce cours
Cette semaine, nous nous concentrerons sur les principes fondamentaux, notamment les probabilités, les variables aléatoires, les attentes, etc.
Inclus
10 vidéos11 lectures1 devoir5 devoirs de programmation
Nous allons aborder la variabilité, les distributions, les limites et les intervalles de confiance.
Inclus
10 vidéos4 lectures1 devoir3 devoirs de programmation
Dans cette leçon, nous examinerons les intervalles, les tests et les valeurs p.
Inclus
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Nous commencerons par étudier la puissance, le bootstrapping et les tests de permutation.
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Instructeurs
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Avis des étudiants
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Révisé le 8 juil. 2021
Statistics was not, to put it mildly, my favorite subject in college. This class, however, managed to actually get me involved in the subject as it is tought with applicability in mind. Thank you.
Révisé le 8 mai 2020
Course is compressed and good to learn in short span. The illustrations and projects are really helpful to learn the concepts and implement. I really enjoyed through the course
Révisé le 30 janv. 2016
I found this course really good introduction to statistical inference. I did find it quite challenging but I can go away from this course having a greater understanding of Statistical Inference
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