Anticiper les tendances et les inférences statistiques dans les statistiques

Ce cours en ligne gratuit commence par l'exploration du concept de statistiques et de sa relation avec la probabilité. Le cours examine comment l'exactitude des données est améliorée par l'utilisation de moyens et d'autres objets statistiques. Vous étudierez la façon dont la signification statistique est indiquée avec un certain niveau de confiance. Vous serez introduit à la pertinence des variables aléatoires et de la distribution des probabilités. Vous pourrez également expliquer comment les variables aléatoires, contrairement à d'autres variables en mathématiques, peuvent prendre différentes valeurs dans une plage avec une probabilité associée. Savez-vous que des variables discrindividuelles peuvent être caractérisées? Ce cours analyse comment des variables aléatoires discrétant prennent des ensembles finis ou infinis de valeurs discrétant. Le cours traite de la distribution normale et gaussienne et de leur occurrence en distribution continue. Vous en apprendrez davantage sur les paramètres utilisés dans la distribution normale.  Les propriétés de la distribution normale et la façon dont les tableaux sont utilisés dans la distribution normale seront également mises en évidence.

Le cours permet d'expliquer la distribution de l'échantillonnage et sa relation avec la distribution des probabilités des données statistiques. Le cours décrit les différences dans les données provenant de la même population. Vous étudierez les caractéristiques spécifiques des distributions d'échantillonnage. Le théorème de la limite centrale et le droit des grands nombres sont considérés comme des théorèmes fondamentaux des statistiques. Le cours explique le rôle du théorème de la limite centrale pour assurer la validation des procédures statistiques. Le cours explique aussi comment la distribution de l'échantillonnage est utilisée pour déterminer la différence entre deux proportions d'échantillon indépendantes. Vous allez passer des expériences sur les distributions d'échantillons sur deux échantillons indépendants. 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 suggère les outils de l'apprenant qui peuvent être utilisés pour calculer la fonction de distribution cumulative pour divers degrés de liberté. Le cours analyse également la distribution du khi-deux et la façon dont il est utilisé pour tester la bonté de l'ajustement d'une distribution de données. Il est également utilisé pour estimer les confiances entourant la variance et l'écart-type d'une variable aléatoire à partir d'une distribution normale.

En outre, vous serez considéré comme un concept essentiel dans les statistiques. Vous apprendrez comment l'estimation est déterminée au moyen de données mesurées et observées. Il est important d'en apprendre davantage sur les paramètres utilisés pour calculer les erreurs et de préciser le niveau de confiance à l'égard des données fondées sur la probabilité. Vous apprendrez comment les choix sont faits pour arriver à des niveaux de confiance. Vous pourrez également décrire l'inférence statistique et la façon dont elle répond à des questions précises sur une population inconnue. Le cours explique comment un test de signification est utilisé comme procédure formelle pour comparer les données observées. On vous présentera les paramètres utilisés pour calculer l'intervalle de confiance des échantillons de grande taille. Les paramètres utilisés dans les grands exemples d'intervalles de confiance seront également mis en évidence. Vous apprendrez à tester une hypothèse basée sur la taille d'une population avec une moyenne inconnue. Vous réaliserez également des expériences mathématiques sur la façon de tester la différence entre deux moyens. Commencez ce cours aujourd'hui et obtenez des informations sur les principaux concepts et outils utilisés pour collecter, analyser et tirer des conclusions à partir des données.