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Cours

Tests d'hypothèses en Python

IntermédiaireNiveau de compétence
Actualisé 12/2025
Apprenez quand et comment utiliser les tests d’hypothèse courants en Python : t-tests, tests de proportion et tests du khi-deux.
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PythonProbability & Statistics
4 h
15 vidéos
50 Exercices
3,750 XP
59,155
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Description du cours

Les tests d'hypothèse vous permettent de répondre à des questions sur vos ensembles de données d'une manière statistiquement rigoureuse. Dans ce cours, vous développerez vos compétences analytiques Python en apprenant comment et quand utiliser des tests courants tels que les tests t, les tests de proportion et les tests du khi-deux. En travaillant avec des données réelles, y compris les commentaires des utilisateurs de Stack Overflow et les données de la chaîne d'approvisionnement pour les expéditions de matériel médical, vous acquerrez une compréhension approfondie de la façon dont ces tests fonctionnent et des hypothèses clés qui les sous-tendent. Vous découvrirez également comment les tests non paramétriques peuvent être utilisés pour dépasser les limites des tests d'hypothèse traditionnels.Les vidéos contiennent des transcriptions en direct que vous pouvez afficher en cliquant sur « Afficher la transcription » en bas à gauche des vidéos. Le glossaire du cours se trouve à droite dans la section « Ressources ». Pour obtenir des crédits CPE, vous devez suivre le cours dans son intégralité et obtenir une note d’au moins 70 % à l'évaluation qualifiante. Vous pouvez accéder à l'évaluation en cliquant sur la mention « Crédits CPE » à droite.

Prérequis

Sampling in Python
1

Principes de base des tests d'hypothèses

Comment fonctionnent les tests d'hypothèses et quels sont les problèmes qu'ils permettent de résoudre ? Pour le savoir, vous allez suivre le déroulement d'un test de proportion d'un échantillon. Ce faisant, vous rencontrerez des concepts importants tels que les scores z, les valeurs p et les erreurs de faut négatif et faut positif.
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2

Tests à deux échantillons et tests ANOVA

Dans ce chapitre, vous apprendrez à vérifier s'il existe des différences de moyennes entre deux groupes à l'aide de tests t, puis à étendre cette méthode à plus de deux groupes en utilisant l'ANOVA et les tests t par paires.
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3

Tests de proportion

Il est maintenant temps de tester les différences de proportions entre deux groupes à l'aide de tests de proportion. Grâce à des exercices pratiques, vous étendrez vos tests de proportion à plus de deux groupes avec les tests d'indépendance du chi-carré, et reviendrez au cas d'un seul échantillon avec les tests d'adéquation du khi-deux.
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4

Tests non paramétriques

Enfin, il est temps de découvrir les hypothèses des tests d'hypothèse paramétriques et de voir comment les tests non paramétriques peuvent être utilisés lorsque ces hypothèses ne sont pas respectées.
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Tests d'hypothèses en Python
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