Principes fondamentaux de la statistique
Apprenez les principales méthodes statistiques, y compris la tendance centrale, et l'écart-type dans ce cours en ligne gratuit.
Description
Les statistiques sont utilisées fréquemment pour décrire les caractéristiques de grandes quantités de données que nous pouvons rencontrer dans notre vie quotidienne. Dans ce cours, vous découvrirez les exigences d'un échantillonnage, les méthodes de collecte et d'organisation des données et les types de classifications de données. Les mesures de base de la tendance centrale, telles que la moyenne, la médiane, le mode, seront discutées. Le cours couvre également la notation sigma – un outil puissant qui permet à l'utilisateur de condensez un grand nombre de quantités numériques dans une expression simplifiée.
Vous apprendrez alors comment les mesures de dispersion peuvent vous permettre de mieux comprendre le degré auquel les données numériques tendent à se propager sur une valeur moyenne ou non. Déterminer comment les mesures de dispersion absolules et relatives peuvent être utilisées dans le but de comparer les données. Ces mesures incluent la plage, la déviation absolue moyenne, la variance, l'écart-type et les distributions normales et biaisées.
Enfin, vous allez explorer les relations entre les ensembles de données et en savoir plus sur la corrélation, les diagrammes de dispersion, le coefficient de corrélation de Pearson, les niveaux critiques de r et la détermination de l'équation d'une droite de régression ou “. ” Commencez le cours aujourd'hui et apprenez les méthodes statistiques clés qui peuvent vous aider à mieux comprendre le monde d'aujourd'hui.
Start Course NowModules
Données d'échantillonnage, de collecte et de classification
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Échantillonnage, collecte et classification des données-Résultats d'apprentissage
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Introduction aux statistiques
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Données d'échantillonnage et de collecte
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Classification des données
Mesures de la tendance centrale: moyenne, médiane, mode
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Mesures de la tendance centrale: moyenne, médiane, mode d'apprentissage
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Mesures de la tendance centrale
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La moyenne arithmétique et son calcul
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Le Médiane et son calcul
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Le mode et son calcul
Sigma Notation et Large Summations
Mesures de dispersion et distribution normale
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Mesures de la dispersion et de l'écart type-Résultats d'apprentissage
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Mesures absolues et relatives de dispersion
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Plage d'un ensemble de données et de ses propriétés
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Ecart moyen absolu et ses propriétés
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Variance et ses propriétés
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Ecart type et ses propriétés
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Distribution normale et courbe de Bell
Relations entre les ensembles de données: Scatterparcelles, Corrélation et régression
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Relations entre les ensembles de données: Scatterparcelles, Corrélation et Régression-Résultats d'apprentissage
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Utilisation de la corrélation et de la régression pour déterminer les relations entre les ensembles de données
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Analyse de la corrélation à l'aide de Scatterparcelles, la Coefficient Pearson de corrélation et les intervalles de confiance
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Trouver la ligne de régression que Best Fits the Scatterplot and Using it to Make Predictions
Évaluation du cours
Learning Outcomes
Après avoir réussi ce cours, vous pourrez:
- Expliquer les exigences pour effectuer un échantillonnage
- Décrire les méthodes de collecte des données
- Comparer les processus de classification des données
- Calculer la tendance centrale, y compris la moyenne, la médiane, le mode
- Définir les expressions de notation sigma pour écrire des sommes importantes
- Calculer la plage pour un ensemble de données
- Calculer la déviation absolue moyenne
- Calculer la variance
- Calculer l'écart type
- Calculer la moyenne, les écarts types et les pourcentages sur une normale Courbe en cloche
- Identifier les variations sur les graphiques asygraphiques
- Comparer les relations entre les ensembles de données à l'aide de la corrélation
- Analyser les graphiques de dispersion et les créer en fonction des données données
- Calculer le coefficient de corrélation de Pearson
- Calculer les niveaux critiques de r
- Calculer l'équation de la droite de régression et “ meilleure concordance ”
Certification
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