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Cours

Fondamentaux de la probabilité en R

DébutantNiveau de compétence
Actualisé 03/2022
Dans ce cours, vous découvrirez les concepts de variables aléatoires, de distributions et de conditionnement.
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RProbability & Statistics
4 h
13 vidéos
54 Exercices
4,350 XP
42,227
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Description du cours

La probabilité étudie la manière de faire des prédictions sur des phénomènes aléatoires. Dans ce cours, vous découvrirez les notions de variables aléatoires, de distributions et de conditionnement, en prenant l’exemple du lancer de pièce. Vous développerez aussi une intuition pour résoudre des problèmes de probabilité par simulation aléatoire. Ces principes vous aideront à comprendre l’inférence statistique et peuvent être appliqués pour tirer des conclusions à partir des données.

Prérequis

Introduction to R
1

La loi binomiale

L’un des exemples les plus simples et les plus courants d’un phénomène aléatoire est le lancer de pièce : un événement « oui » ou « non » avec une certaine probabilité. Vous allez découvrir la loi binomiale, qui décrit le comportement d’un ensemble d’essais oui/non et comment en prédire et simuler le comportement.
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2

Lois de la probabilité

Dans ce chapitre, vous apprendrez à combiner plusieurs probabilités, par exemple la probabilité que deux événements se produisent tous les deux ou qu’au moins l’un des deux se produise, et à confirmer chacun par des simulations aléatoires. Vous verrez également certaines propriétés de l’addition et de la multiplication de variables aléatoires.
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3

Statistiques bayésiennes

Les statistiques bayésiennes constituent une méthode mathématiquement rigoureuse pour actualiser vos croyances à partir des preuves. Dans ce chapitre, vous apprendrez à appliquer le théorème de Bayes pour conclure si une pièce est équilibrée ou biaisée, et à étayer ces conclusions par des simulations.
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Fondamentaux de la probabilité en R
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