Introduction aux statistiques en Python

Les statistiques sommaires vous fournissent les outils dont vous avez besoin pour résumer des ensembles de données volumineux et en révéler les points saillants. Dans ce chapitre, vous explorerez les statistiques sommaires, notamment la moyenne, la médiane et l'écart-type, et apprendrez à les interpréter avec précision. Vous développerez également votre esprit critique, ce qui vous permettra de choisir les meilleures statistiques récapitulatives pour vos données.

Dans ce chapitre, vous apprendrez à générer des échantillons aléatoires et à mesurer le hasard à l'aide des probabilités. Vous travaillerez avec des données de vente réelles pour calculer la probabilité de réussite d'un vendeur. Enfin, vous utiliserez la distribution binomiale pour modéliser des événements à résultats binaires.

Il est temps d'explorer l'une des distributions de probabilités les plus importantes en statistiques, la distribution normale. Vous créerez des histogrammes pour représenter les distributions normales et comprendrez le théorème de la limite centrale, avant d'élargir votre connaissance des fonctions statistiques en ajoutant les distributions de Poisson, exponentielle et t à votre répertoire.

Dans ce chapitre, vous apprendrez à quantifier la force d'une relation linéaire entre deux variables et à explorer la façon dont les variables confusionnelles peuvent affecter la relation entre deux autres variables. Vous verrez également comment la conception d'une étude peut influencer ses résultats, modifier la façon dont les données doivent être analysées et potentiellement affecter la fiabilité de vos conclusions.