Développez votre expertise en statistiques et en probabilités grâce à ce cours de courte durée de l'Université de Leeds. La première semaine vous présente les statistiques comme l'art et la science de l'apprentissage à partir de données. A travers de multiples exemples de la vie réelle, vous explorerez les différences entre les données et les informations, découvrant la nécessité des modèles statistiques pour obtenir des inférences objectives et fiables. Vous examinerez la signification d'une collecte de données "impartiale", en réfléchissant au rôle de la randomisation. L'exploration de divers exemples de fausses données, d'idées fausses ou de données incomplètes vous aidera à développer votre intuition statistique et vos compétences en matière de bonnes pratiques, y compris l'examen par les pairs. Au cours de la deuxième semaine, vous apprendrez et pratiquerez les compétences du logiciel R dans RStudio pour l'analyse exploratoire des données, en créant des résumés graphiques et numériques. La dernière semaine consistera à réaliser des expériences de probabilité et des simulations informatiques d'essais binomiaux, tels que tirer à pile ou face ou lancer un dé. Cela vous aidera à développer un concept intuitif de la probabilité, englobant à la fois les perspectives fréquentistes et subjectives. Tout au long du cours, vous acquerrez des compétences statistiques essentielles en pratiquant des techniques et des commandes logicielles et en participant à des discussions avec d'autres étudiants. À la fin du cours, vous serez en mesure : - de comprendre et d'expliquer le rôle des modèles statistiques dans l'inférence des données ; - de mettre en œuvre des outils appropriés pour les résumés numériques et graphiques à l'aide de RStudio, et d'interpréter les résultats ; - d'évaluer la stabilité des fréquences dans les essais binomiaux, tels que le lancer d'une pièce de monnaie ou d'un dé.

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Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Le rôle des statistiques dans l'analyse des données
Logiciel R utilisant RStudio pour la création de résumés numériques et graphiques
Comment réaliser des expériences de probabilité simples et des simulations informatiques ?
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Simulations
- Catégorie : R (logiciel)
- Catégorie : Probabilité
- Catégorie : Statistiques descriptives
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données
- Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Collecte de données
- Catégorie : Inférence statistique
- Catégorie : Échantillonnage (statistiques)
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Distribution de probabilité
- Catégorie : Visualisation statistique
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3 devoirs
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Il y a 3 modules dans ce cours
Cette première semaine vous présente les statistiques comme l'art et la science de l'apprentissage à partir de données. Vous apprendrez à reconnaître la différence entre les données et les informations et vous réaliserez la nécessité des modèles statistiques pour obtenir des inférences objectives et fiables. Vous examinerez des exemples d'ensembles de données et réfléchirez aux questions de recherche appropriées qui peuvent être posées et auxquelles on peut répondre à l'aide de ces données. Vous comprendrez l'importance d'une collecte de données "impartiale" et apprendrez à utiliser la randomisation comme outil pour y parvenir. Divers exemples de fausses représentations, d'idées fausses ou de données incomplètes vous aideront à développer votre intuition statistique et vos compétences en matière de bonnes pratiques. Dans la partie consacrée aux activités, vous découvrirez l'outil d'évaluation par les pairs, qui vous permettra d'améliorer vos compétences en matière d'analyse des données statistiques.
Inclus
1 vidéo14 lectures1 devoir2 sujets de discussion
La semaine 2 vous donne l'occasion d'apprendre et de mettre en pratique vos compétences R en matière d'analyse exploratoire des données en produisant des résumés numériques et graphiques d'une variété d'ensembles de données. Vous apprenez à distinguer les différents types de données (catégoriques ou numériques) et à utiliser des résumés numériques et graphiques appropriés. Vous acquérez également de l'expérience dans la distinction entre les données 'normales' et les données asymétriques en utilisant des graphiques en boîte et des histogrammes. Cette semaine, vous aurez une tâche importante à réaliser dans RStudio.
Inclus
1 vidéo10 lectures1 devoir1 sujet de discussion1 laboratoire non noté
Cette dernière semaine vous donne l'occasion d'explorer une remarquable stabilité des fréquences comme support expérimental du concept de probabilité. Vous mettez en pratique vos compétences en R et réalisez des simulations informatiques d'essais aléatoires répétés (par exemple, tirer à pile ou face ou lancer un dé). Sur la base de ces observations, vous développez un concept intuitif de probabilité (fréquentiste et subjective). Vous partagez vos résultats sur un tableau de discussion ou un "forum" pour discuter d'expériences à long terme comme moyen de "mesurer" la probabilité de divers événements intéressants (par exemple, de longues séries de 6 dans les lancers de dés, ou des anniversaires égaux dans une classe d'étudiants).
Inclus
1 vidéo6 lectures1 devoir1 sujet de discussion1 laboratoire non noté
Préparer un diplôme
Le fait de suivre ce cours proposé par University of Leeds vous donnera un aperçu des enseignants ainsi que des sujets et contenus dans un programme diplômant connexe, ce qui peut vous aider à déterminer si le sujet ou l’université vous convient.
Instructeur

Offert par
En savoir plus sur Probabilités et Statistiques
Statut : PrévisualisationO.P. Jindal Global University
Statut : Essai gratuitIllinois Tech
Statut : PrévisualisationUniversity of Leeds
Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
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Révisé le 19 août 2024
Few videos - but that's fine - and plenty of hands-on R, also fine. Less talking head and more participation is great. A short course, I would have liked longer.

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