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Introduction aux statistiques en R

IntermédiaireNiveau de compétence
Actualisé 05/2026
Renforcez vos compétences en statistique : collectez, analysez et tirez des conclusions fiables à partir de vos données.
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RProbability & Statistics
4 h
15 vidéos
54 Exercices
4,250 XP
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Description du cours

Les statistiques sont l’étude de la manière de collecter, d’analyser et de tirer des conclusions à partir de données. Il s’agit d’un outil extrêmement précieux que vous pouvez utiliser pour mettre l’avenir en ligne de mire et déduire la réponse à des tonnes de questions. Par exemple, quelle est la probabilité qu’une personne achète votre produit, combien d’appels votre équipe d’assistance recevra-t-elle, et combien de tailles de jeans devriez-vous fabriquer pour convenir à 95 % de la population ? Dans ce cours, vous utiliserez des données de vente pour découvrir comment répondre à de telles questions, tout en développant vos compétences statistiques et en apprenant à calculer des moyennes, à utiliser des diagrammes en nuage de points pour montrer la relation entre des valeurs numériques et à calculer des corrélations. Vous aborderez également la question des probabilités, l'épine dorsale du raisonnement statistique, et apprendrez à mener une étude bien conçue pour tirer vos propres conclusions à partir des données.

Prérequis

Data Manipulation with dplyr Intermediate R
1

Summary Statistics

Summary statistics gives you the tools you need to boil down massive datasets to reveal the highlights. In this chapter, you'll explore summary statistics including mean, median, and standard deviation, and learn how to accurately interpret them. You'll also develop your critical thinking skills, allowing you to choose the best summary statistics for your data.
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2

Random Numbers and Probability

In this chapter, you'll learn how to generate random samples and measure chance using probability. You'll work with real-world sales data to calculate the probability of a salesperson being successful. Finally, you’ll use the binomial distribution to model events with binary outcomes.
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3

More Distributions and the Central Limit Theorem

It’s time to explore one of the most important probability distributions in statistics, normal distribution. You’ll create histograms to plot normal distributions and gain an understanding of the central limit theorem, before expanding your knowledge of statistical functions by adding the Poisson, exponential, and t-distributions to your repertoire.
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4

Correlation and Experimental Design

In this chapter, you'll learn how to quantify the strength of a linear relationship between two variables, and explore how confounding variables can affect the relationship between two other variables. You'll also see how a study’s design can influence its results, change how the data should be analyzed, and potentially affect the reliability of your conclusions.
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