Théorie Avancée des Probabilités
Course
100500 Learners Already enrolled- 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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There are 6 modules in this course
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.- Aperçu du CoursPreview
- Variables Aléatoires Absolument Continues et DiscrètesPreview
- Fonctions de Répartition Cumulative et Fonctions de Densité de ProbabilitéPreview
- Caractéristiques des Variables AléatoiresPreview
- Vecteurs AléatoiresPreview
- Propriétés Utiles de la Distribution GaussiennePreview
- Défi : Détection des Valeurs Aberrantes à l'Aide de la Règle des 3-SigmasPreview
- Population Générale. Échantillons. Paramètres de Population.Preview
- Estimation des Moments. Estimation du Maximum de VraisemblancePreview
- Défi : Estimer les Paramètres de la Distribution du Chi-SquarePreview
- Estimation Sans BiaisPreview
- Défi : Vérification du Biais d'une Estimation à l'Aide de la SimulationPreview
- Estimation CohérentePreview
- Estimation EfficacePreview
- Intervalles de Confiance pour les Paramètres de PopulationPreview
- Défi : Intervalle de Confiance pour le Paramètre de Distribution ExponentiellePreview
- Qu'est-ce Qu'une Hypothèse Statistique ? Erreurs de Type 1 et de Type 2Preview
- Qu'est-ce Que la Valeur P?Preview
- Comparer les Moyennes de Deux Ensembles de Données DifférentsPreview
- Défi : Utiliser le TCL pour Comparer les Valeurs Moyennes des Ensembles de Données Non GaussiensPreview
- Défi : Approche de Rééchantillonnage pour Comparer les Valeurs Moyennes des Ensembles de DonnéesPreview
- Test de l'Hypothèse d'Indépendance de Deux Variables AléatoiresPreview
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My first course was 4 hours, I did it in a few days, "nugget-style. The instructions are very clear and easy to understand. There is even a hint to help you get the answer, and if you still cannot get the answer, then you can display the answer. I love the learning style that is used, it engages me.
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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.
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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.
Learner reviews
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Lex Xai
5
Reviewed on Jun 23, 2024
Nice
Yurii Kuchirka
5
Reviewed on 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
Reviewed on Dec 16, 2023
Very well explained
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