Summary  
This chapter covers the two main categories of statistics—descriptive statistics for summarizing data and inferential statistics for drawing conclusions from sample data.

General domain of usage  
Data analysis

Il existe deux principaux types de statistiques : **descriptive** et **inférentielle**.

Acquérir une base solide en statistiques avec Python. Apprendre les concepts statistiques essentiels et les appliquer à l'aide de NumPy et pandas. Passer des mesures de base telles que la moyenne et la variance aux tests d'hypothèses, intervalles de confiance et analyses de données avec une pratique concrète.

Découvrez les principes statistiques fondamentaux, y compris les types de données, les mesures de tendance centrale et les principales différences entre les échantillons et les populations.

Apprenez à calculer et à interpréter la moyenne, la médiane et le mode en utilisant Python. Pratiquez ces opérations avec pandas pour analyser des ensembles de données réels.

Comprendre comment la variance et l'écart type mesurent la dispersion des données. Apprendre à calculer ces deux mesures manuellement et à l'aide des outils Python.

Explorez comment la covariance et la corrélation décrivent les relations entre les variables. Entraînez-vous à calculer et à comparer ces deux mesures en Python.

Maîtrisez les intervalles de confiance pour estimer les paramètres de population. Utilisez NumPy, pandas et des bibliothèques de visualisation pour calculer et interpréter les intervalles avec des données réelles.

Apprenez les bases des tests d'hypothèse et du test t. Comprenez comment concevoir, réaliser et interpréter des tests à l'aide de Python pour soutenir des décisions basées sur les données.

Types de statistiques