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Cours

Inférence pour des données numériques en R

AvancéNiveau de compétence
Actualisé 09/2020
Dans ce cours, vous apprendrez des techniques permettant d'effectuer des inférences statistiques sur des données numériques.
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RProbability & Statistics
4 h
15 vidéos
49 Exercices
3,650 XP
14,237
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Description du cours

Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser des techniques statistiques pour effectuer des inférences et des estimations à partir de données numériques. Deux approches sont utilisées pour ces tâches courantes. La première s’appuie sur le bootstrapping et la permutation pour créer des tests et des intervalles de confiance fondés sur le rééchantillonnage. La seconde utilise des résultats théoriques et la loi de Student (t-distribution) pour parvenir au même objectif. Vous verrez quand et comment réaliser un test t, construire un intervalle de confiance et effectuer une ANOVA !

Prérequis

Foundations of Inference in R
1

Bootstrapping for estimating a parameter

In this chapter you'll use bootstrapping techniques to estimate a single parameter from a numerical distribution.
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2

Introducing the t-distribution

In this chapter you'll use Central Limit Theorem based techniques to estimate a single parameter from a numerical distribution. You will do this using the t-distribution.
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