Summary  
This chapter explains the statistical concepts of population (the complete set of items under study) and sample (a subset intended to represent the population’s characteristics).

General domain of usage  
Statistical data analysis

Comprendre les statistiques élargira vos horizons et vous permettra de reconnaître les schémas statistiques et de travailler avec des données. Les premières définitions fondamentales : **échantillon** et **population**.

- **Population** : ensemble d’éléments identiques dans notre étude d’intérêt.

- **Échantillon** : sous-ensemble de la population destiné à refléter les caractéristiques de la population (cependant, il se peut qu’il ne reflète pas toujours fidèlement les caractéristiques de la population en raison de sa **qualité**).



Sélectionnez un exemple d'échantillon :

Ce cours vous apporte des connaissances de base en statistiques. Il s'adresse aux étudiants ayant une connaissance élémentaire de la syntaxe Python, car ils travailleront avec les modules NumPy et pandas. Au cours de la formation, vous vous familiariserez avec les concepts fondamentaux avant de passer progressivement à des notions et des tâches plus complexes.

Cette section aborde le premier cas statistique concret : la détermination des intervalles de confiance. Elle nécessite la maîtrise des bibliothèques NumPy, pandas, Matplotlib et Seaborn pour effectuer les calculs mathématiques et réaliser des visualisations. Vous rencontrerez une quantité limitée de théorie, mais une part importante de pratique.

Une partie indissociable du travail d’un analyste de données consiste à réaliser des tests d’hypothèses. Après avoir terminé cette section, vous comprendrez le principe des tests en statistique et serez en mesure d’effectuer un test t avec Python.

Échantillon vs Population

Échantillon vs Population : Exemple

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Échantillon vs Population

Échantillon vs Population : Exemple