Summary  
This chapter distinguishes two categories of statistical operations—descriptive functions for summarizing datasets and inferential functions for drawing conclusions from samples.

General domain of usage  
Data analysis

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

Acquérir une base solide en statistiques avec Python. Découvrir 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 concrètes grâce à une pratique approfondie.

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

Apprendre à calculer et interpréter la moyenne, la médiane et le mode avec Python. S'exercer à 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 mesures manuellement et à l'aide d'outils Python.

Découvrez comment la covariance et la corrélation décrivent les relations entre les variables. Exercices de calcul et de comparaison de ces deux mesures en Python.

Maîtrise des intervalles de confiance pour estimer les paramètres d'une population. Utilisation de NumPy, pandas et des bibliothèques de visualisation pour calculer et interpréter les intervalles avec des données réelles.

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

Types de Statistiques

Types de Statistiques