Contenu du cours

Apprendre les Statistiques avec Python

1. Concepts de Base

Échantillon vs Population Types de Statistiques Types de Données Valeur Moyenne Valeur Médiane Valeur Médiane d'un Nombre Pair de Valeurs Moyenne ou Médiane Valeur Modale Quiz sur les Statistiques Descriptives

2. Moyenne, Médiane et Mode avec Python

Examiner le Jeu de Données Calcul des Valeurs Moyenne et Médiane avec Python Statistiques Avec Pandas Calculer la Moyenne et la Médiane des Salaires

3. Variance et Écart Type

Variance de la Population Variance d'Échantillon Calculer la Variance avec Python Écart Type Écart Type avec Python Calcul du Variance et de l'Écart Type

4. Covariance contre Corrélation

Covariance Corrélation Quiz sur la Covariance et la Corrélation Calcul de la Covariance et de la Corrélation

5. Intervalle de Confiance

Explorer l'Ensemble de Données Intervalle de Confiance Calcul du Niveau de Confiance avec Python Quiz sur la Largeur de l'Intervalle de Confiance Calculer l’Intervalle de Confiance à 95 %Calcul Avancé d'Intervalle de Confiance avec Python Associer les Fonctions

6. Tests Statistiques

Qu'est-ce Qu'un Test T Hypothèses Test T Mathématiquement Test Unilatéral et Test Bilatéral Hypothèses du t-test Réalisation d'un Test T dans Python Réaliser un Test T Test t Apparié

Quiz sur la Largeur de l'Intervalle de Confiance

1. Que signifie un intervalle de confiance à 95 % ?

2. Comment pouvez-vous calculer un intervalle de confiance pour la moyenne en Python ?

3. Si vous augmentez le niveau de confiance (par exemple, de 95 % à 99 %), que se passe-t-il avec l'intervalle de confiance ?

Que signifie un intervalle de confiance à 95 % ?

Select the correct answer

Il y a une probabilité de 95 % que le véritable paramètre de la population se trouve dans l'intervalle.

L'intervalle représente une chance de 95 % que la moyenne de l'échantillon se situe dans la plage.

Le véritable paramètre de la population est garanti d'être dans l'intervalle 95 % du temps.

Si l'expérience était répétée de nombreuses fois, 95 % des intervalles calculés contiendraient le véritable paramètre de la population.

Comment pouvez-vous calculer un intervalle de confiance pour la moyenne en Python ?

Select the correct answer

Utiliser la fonction mean() de numpy.

Utiliser la fonction st.norm.interval().

Utiliser la fonction np.var() pour calculer l'intervalle.

Utiliser la fonction numpy.percentile() pour estimer l'intervalle de confiance.

Si vous augmentez le niveau de confiance (par exemple, de 95 % à 99 %), que se passe-t-il avec l'intervalle de confiance ?

Select the correct answer

L'intervalle devient plus étroit.

L'intervalle devient plus large.

L'intervalle reste le même.

L'intervalle devient moins précis.

Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

Section 5. Chapitre 4

Demandez à l'IA

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1. Concepts de Base

2. Moyenne, Médiane et Mode avec Python

Examiner le Jeu de Données Calcul des Valeurs Moyenne et Médiane avec Python Statistiques Avec Pandas Calculer la Moyenne et la Médiane des Salaires

3. Variance et Écart Type

Variance de la Population Variance d'Échantillon Calculer la Variance avec Python Écart Type Écart Type avec Python Calcul du Variance et de l'Écart Type

4. Covariance contre Corrélation

Covariance Corrélation Quiz sur la Covariance et la Corrélation Calcul de la Covariance et de la Corrélation

5. Intervalle de Confiance

6. Tests Statistiques

Qu'est-ce Qu'un Test T Hypothèses Test T Mathématiquement Test Unilatéral et Test Bilatéral Hypothèses du t-test Réalisation d'un Test T dans Python Réaliser un Test T Test t Apparié

Quiz sur la Largeur de l'Intervalle de Confiance

1. Que signifie un intervalle de confiance à 95 % ?

2. Comment pouvez-vous calculer un intervalle de confiance pour la moyenne en Python ?

3. Si vous augmentez le niveau de confiance (par exemple, de 95 % à 99 %), que se passe-t-il avec l'intervalle de confiance ?

Que signifie un intervalle de confiance à 95 % ?

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Il y a une probabilité de 95 % que le véritable paramètre de la population se trouve dans l'intervalle.

L'intervalle représente une chance de 95 % que la moyenne de l'échantillon se situe dans la plage.

Le véritable paramètre de la population est garanti d'être dans l'intervalle 95 % du temps.

Si l'expérience était répétée de nombreuses fois, 95 % des intervalles calculés contiendraient le véritable paramètre de la population.

Comment pouvez-vous calculer un intervalle de confiance pour la moyenne en Python ?

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Utiliser la fonction mean() de numpy.

Utiliser la fonction st.norm.interval().

Utiliser la fonction np.var() pour calculer l'intervalle.

Utiliser la fonction numpy.percentile() pour estimer l'intervalle de confiance.

Si vous augmentez le niveau de confiance (par exemple, de 95 % à 99 %), que se passe-t-il avec l'intervalle de confiance ?

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L'intervalle devient plus étroit.

L'intervalle devient plus large.

L'intervalle reste le même.

L'intervalle devient moins précis.

Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

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