Ce cours présente l'inférence statistique, les distributions d'échantillonnage et les intervalles de confiance. Les étudiants apprendront à définir et à construire de bons estimateurs, la méthode d'estimation des moments, l'estimation du maximum de vraisemblance et des méthodes de construction d'intervalles de confiance qui s'étendront à des contextes plus généraux.
Inférence statistique pour l'estimation en science des données
Inférence statistique pour l'estimation en science des données
Ce cours fait partie de Spécialisation Fondements de la science des données : Inférence statistique
Enseigné en Anglais
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Instructeur : Jem Corcoran
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Cours
Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux
4.1
(71 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
28 heures (approximativement)
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Progresser pour obtenir un diplôme
Ce que vous apprendrez
Identifier les caractéristiques des "bons" estimateurs et être capable de comparer des estimateurs concurrents.
Construire des estimateurs solides en utilisant les techniques d'estimation du maximum de vraisemblance et de la méthode des moments.
Construire et interpréter des intervalles de confiance pour une et deux moyennes de population, une et deux proportions de population et une variance de population.
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1 vidéo4 lectures1 laboratoire non noté
Dans ce module, vous apprendrez à estimer les paramètres d'une grande population en vous basant uniquement sur les informations d'un petit échantillon. Vous découvrirez les propriétés souhaitables qui peuvent être utilisées pour vous aider à différencier les bons et les mauvais estimateurs. Nous passerons en revue les concepts d'espérance, de variance et de covariance, et nous vous présenterons une méthode d'estimation formelle, mais intuitive, connue sous le nom de "méthode des moments".
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10 vidéos11 lectures4 quizzes1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
Dans ce module, nous apprendrons ce qu'est une fonction de vraisemblance et le concept d'estimation du maximum de vraisemblance. Nous construirons des estimateurs du maximum de vraisemblance (EMV) pour des exemples à un et deux paramètres et des fonctions de paramètres en utilisant la propriété d'invariance des EMV
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5 vidéos5 lectures2 quizzes1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
Dans ce module, nous explorerons les propriétés des estimateurs du maximum de vraisemblance pour les grands échantillons, y compris l'absence de biais asymptotique et la normalité asymptotique. Nous apprendrons à calculer la "borne inférieure de Cramér-Rao" qui nous donne une référence pour la plus petite variance possible pour un estimateur sans biais.
Inclus
5 vidéos5 lectures2 quizzes1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
Dans ce module, nous apprenons la théorie de "l'estimation par intervalles". Nous apprendrons la définition et l'interprétation correcte d'un intervalle de confiance et comment en construire un pour la moyenne d'une population non vue sur la base d'échantillons petits et grands. Nous examinerons les cas où la variance est connue et inconnue
Inclus
5 vidéos5 lectures2 quizzes1 devoir de programmation2 laboratoires non notés
Dans ce module, nous généraliserons les leçons du module 4 afin de pouvoir développer des intervalles de confiance pour d'autres quantités d'intérêt que la moyenne de la distribution et pour d'autres distributions. Ce module aborde de manière plus approfondie les intervalles de confiance pour deux échantillons, ainsi que les intervalles de confiance pour les variances et les proportions de la population. Nous apprendrons également à développer des intervalles de confiance pour les paramètres d'intérêt dans les distributions non normales
Inclus
5 vidéos5 lectures2 quizzes1 laboratoire non noté
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
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Jennifer J.
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