Guide d'apprentissage de la statistique

Les concepts de base de la probabilité
Types de distributions des variables aléatoires (discrètes/continues)
Caractéristiques mathématiques des fonctions de densité de probabilité et de fonction de distribution
Probabilité conditionnelle et principe d'indépendance
Calcul de l'espérance et de la variance des variables aléatoires
Distribution des fréquences et histogrammes
Mesures de statistiques descriptives (moyenne, médiane, écart-type)
Visualisation des données (diagramme de dispersion, diagramme en boîte)
Analyse de la tendance centrale et de la dispersion dans les données
Estimation ponctuelle et estimation par intervalle (méthode du maximum de vraisemblance)
Les principes fondamentaux du test d'hypothèse (valeur p, niveau de confiance)
Test t et test z
Test du chi-carre et ANOVA
Les principes fondamentaux de la conception expérimentale (randomisation, contrôle, réplication)
Établissement et évaluation des modèles de régression (R², analyse des résidus)
Multicollinéarité et régression robuste
Régression non paramétrique et estimation robuste
Les caractéristiques de base des séries temporelles (tendance, saisonnalité, variation cyclique)
Modèle ARIMA et prévision par glissement
Construction de l'ANOVA et des comparaisons multiples
Application de l'analyse de covariance (ANCOVA)
Contrôle qualité et analyse de fiabilité en ingénierie
Analyse de survie et analyse de puissance en biostatistique
Fondements du modélisation statistique dans l'apprentissage automatique
Méthodes d'inférence statistique dans le domaine de l'analyse des grandes données

Guides
Guide d'apprentissage de la statistique
Établissement et évaluation des modèles de régression (R², analyse des résidus)

Établissement et évaluation des modèles de régression (R², analyse des résidus)

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