Ce cours en ligne gratuit commence par explorer le concept de statistique et sa relation avec les probabilités. Le cours examine comment l'exactitude des données est améliorée par l'utilisation de moyens et d'autres objets statistiques. Vous étudierez comment la signification statistique est exprimée avec un certain niveau de confiance. Vous serez initié à la pertinence des variables aléatoires discrètes et de la distribution de probabilité. Vous serez également en mesure d'expliquer comment des variables aléatoires, contrairement à d'autres variables mathématiques, peuvent prendre différentes valeurs dans une plage associée à une probabilité. Savez-vous qu'il est possible de caractériser des variables discrètes ? Ce cours analyse la façon dont les variables aléatoires discrètes adoptent des ensembles finis ou infinis de valeurs discrètes. Le cours traite de la distribution normale et de la distribution gaussienne et de leur occurrence en distribution continue. Vous découvrirez les paramètres utilisés dans la distribution normale. Les propriétés de la distribution normale et la manière dont les tableaux sont utilisés dans une distribution normale seront également mises en évidence.

Le cours explique ensuite la distribution d'échantillonnage et sa relation avec la distribution de probabilité des données statistiques. Le cours décrit les différences entre les données provenant d'une même population. Vous étudierez les caractéristiques spécifiques des distributions d'échantillonnage. Le théorème central des limites et la loi des grands nombres sont considérés comme des théorèmes fondamentaux de la statistique. Le cours explique le rôle du théorème central de la limite dans la validation des procédures statistiques. Le cours explique également comment la distribution d'échantillonnage est utilisée pour déterminer la différence entre deux proportions d'échantillons indépendantes. Vous effectuerez des expériences sur les distributions d'échantillonnage sur deux moyennes d'échantillonnage indépendantes. Il est important de noter que la distribution t joue un rôle important dans diverses analyses statistiques, y compris l'analyse de régression linéaire. Le cours propose aux apprenants des outils qui peuvent être utilisés pour calculer la fonction de distribution cumulée pour différents degrés de liberté. Le cours analyse également la distribution du chi carré et la manière dont elle est utilisée pour tester la qualité de l'ajustement d'une distribution de données. Il est également utilisé pour estimer les confiances relatives à la variance et à l'écart type d'une variable aléatoire par rapport à une distribution normale

De plus, vous découvrirez l'estimation en tant que concept essentiel des statistiques. Vous apprendrez comment l'estimation est déterminée à partir de données mesurées et observées. Il est important de connaître les paramètres utilisés pour calculer les erreurs et déterminer le niveau de confiance des données en fonction de la probabilité. Vous apprendrez comment les choix sont faits pour atteindre les niveaux de confiance. Vous serez également en mesure de décrire l'inférence statistique et la manière dont elle répond à des questions spécifiques concernant une population inconnue. Le cours explique comment un test de signification est utilisé comme procédure formelle pour comparer les données observées. Les paramètres utilisés pour calculer l'intervalle de confiance de proportion des grands échantillons vous seront présentés. Les paramètres utilisés dans les grands intervalles de confiance des échantillons seront également mis en évidence. Vous apprendrez comment tester une hypothèse en fonction de la taille d'une population dont la moyenne est inconnue. Vous effectuerez également des expériences mathématiques sur la façon de tester la différence entre deux moyennes. Commencez ce cours dès aujourd'hui et découvrez les principaux concepts et outils utilisés pour collecter, analyser et tirer des conclusions à partir de données.