Théorie Avancée des Probabilités
Les statistiques et la théorie des probabilités sont des outils fondamentaux dans l'analyse de données, la prise de décision et la recherche scientifique. Ils fournissent une manière systématique et quantitative de comprendre et d'interpréter les données, de faire des prédictions et de tirer des conclusions basées sur des preuves. Nous allons maintenant considérer tous les sujets supplémentaires nécessaires pour la science des données et l'analyse des données.Show more
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Ce que vous apprendrez
- Acquérir une compréhension complète des sujets supplémentaires de la théorie des probabilités pertinents pour la science des données et l'analyse.
- Développer une maîtrise des variables aléatoires absolument continues et discrètes.
- Comprendre les principes des fonctions de répartition cumulative et des fonctions de densité de probabilité.
- Explorer et caractériser les caractéristiques des variables aléatoires et des vecteurs aléatoires.
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Ce cours comprend 4 modules
Les statistiques et la théorie des probabilités sont des outils fondamentaux dans l'analyse de données, la prise de décision et la recherche scientifique. Ils fournissent une manière systématique et quantitative de comprendre et d'interpréter les données, de faire des prédictions et de tirer des conclusions basées sur des preuves. Nous allons maintenant considérer tous les sujets supplémentaires nécessaires pour la science des données et l'analyse des données.Nous allons maintenant comprendre certains concepts théoriques fondamentaux utilisés dans la résolution de tâches réelles : variables aléatoires absolument continues et discrètes, fonction de densité de probabilité, fonction de répartition cumulative, les caractéristiques d'une variable aléatoire, etc.
- Aperçu du CoursAperçu
- Variables Aléatoires Absolument Continues et DiscrètesAperçu
- Fonctions de Répartition Cumulative et Fonctions de Densité de ProbabilitéAperçu
- Caractéristiques des Variables AléatoiresAperçu
- Vecteurs AléatoiresAperçu
- Propriétés Utiles de la Distribution GaussienneAperçu
- Défi : Détection des Valeurs Aberrantes à l'Aide de la Règle des 3-SigmasAperçu
Les théorèmes limites de la théorie des probabilités sont des lois fondamentales de la théorie des probabilités souvent utilisées en pratique dans une grande variété de domaines, tels que : la construction d'intervalles de confiance, l'estimation des paramètres de distribution, la réalisation de tests A/B, la création d'ensembles de modèles ML, etc. Nous allons maintenant examiner deux des plus couramment utilisés : la Loi des Grands Nombres et le Théorème Central Limite.
Lorsque nous travaillons avec des données réelles, nous ne savons généralement pas de quelle distribution ces données ont été obtenues. Pour déterminer cela, nous devons être capables d'estimer correctement les paramètres de cette distribution et le type de distribution, ce que nous apprendrons à faire dans cette section.
- Population Générale. Échantillons. Paramètres de Population.Aperçu
- Estimation des Moments. Estimation du Maximum de VraisemblanceAperçu
- Défi : Estimer les Paramètres de la Distribution du Chi-SquareAperçu
- Estimation Sans BiaisAperçu
- Défi : Vérification du Biais d'une Estimation à l'Aide de la SimulationAperçu
- Estimation CohérenteAperçu
- Estimation EfficaceAperçu
- Intervalles de Confiance pour les Paramètres de PopulationAperçu
- Défi : Intervalle de Confiance pour le Paramètre de Distribution ExponentielleAperçu
Nous avons déjà appris à estimer les paramètres de la population. Mais pour estimer le paramètre, nous faisons une hypothèse sur la distribution de la population. Pouvons-nous dire que notre hypothèse est correcte ? Comment prouver que les paramètres estimés sont les vrais paramètres de la population ? Pouvons-nous montrer que deux ensembles d'échantillons sont indépendants ? Pour répondre à ces questions, il est nécessaire de considérer le concept de test d'hypothèse.
- Qu'est-ce Qu'une Hypothèse Statistique ? Erreurs de Type 1 et de Type 2Aperçu
- Qu'est-ce Que la Valeur P?Aperçu
- Comparer les Moyennes de Deux Ensembles de Données DifférentsAperçu
- Défi : Utiliser le TCL pour Comparer les Valeurs Moyennes des Ensembles de Données Non GaussiensAperçu
- Défi : Approche de Rééchantillonnage pour Comparer les Valeurs Moyennes des Ensembles de DonnéesAperçu
- Test de l'Hypothèse d'Indépendance de Deux Variables AléatoiresAperçu
Choisi par les étudiants des meilleures écoles
Comprenant 30 sur les 30 meilleures universités américaines
Pourquoi les gens choisissent Codefinity pour leur carrière
Kwizera Mugisha
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Sherry Barnes-Fox
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Bill Wagner
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Stephanie Chan
As I went through the first course of the Python track, I liked the way the course was lay out (in easy and digestible modules) with little exercises at the end of each concept.
Daniel Chinea
I have gained a lot of practical and logical thinking skills, along with patience for myself and confidence in myself that I can learn programming.
Steve Bruening
The learning was progressive and made it easy to follow along and make progress. I could feel my skills increasing and building on each other as the course went along.
Avis des apprenants
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Lex Xai
5
Évalué le Jun 23, 2024
Nice
Yurii Kuchirka
5
Évalué le Jan 5, 2024
It is very good course for this complicated topic. Anyway it would be good to provide more practical examples from real life usage of such material
Subhransu Mohanty
5
Évalué le Dec 16, 2023
Very well explained
Recommandé si vous êtes intéressé par l'apprentissagePython
Avantages de Codefinity
Apprentissage assisté par IA
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Questions fréquentes
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