Ce cours enseigne les principes fondamentaux de la recherche scientifique. Nous abordons le processus de recherche comme un moyen de réduire systématiquement l'incertitude et nous démontrons comment la conduite d'une enquête scientifique peut être considérée comme un exercice de quantification bayésienne de l'incertitude. Nous commençons par explorer le paysage scientifique pour comprendre les différents types de recherche, où ils sont menés, comment ils sont soutenus et pourquoi chacun de ces types de recherche est important. Nous formalisons ensuite la recherche scientifique et la méthode scientifique et nous élaborons le processus de recherche et ses mérites scientifiques. Les concepts de base de la théorie des probabilités sont introduits et conduisent à une présentation conceptuellement simple de la règle de Bayes. Nous illustrons ensuite comment la règle de Bayes fournit un cadre mathématique au processus de recherche. Nous mettons l'accent sur le rôle que joue la recherche dans notre vie quotidienne et professionnelle et sur la manière dont les compétences en matière de recherche peuvent nous aider à faire preuve d'esprit critique, que vous travailliez dans un domaine technique ou non. Les exercices sont conçus pour vous aider à améliorer vos compétences en matière de recherche et à penser de manière plus scientifique.

Principes fondamentaux de la recherche scientifique en situation d'incertitude

Principes fondamentaux de la recherche scientifique en situation d'incertitude

Instructeur : Michael Shields
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42 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Investigation
- Catégorie : Bayesian Statistics
- Catégorie : Critical Thinking
- Catégorie : Research Methodologies
- Catégorie : Experimentation
- Catégorie : Research
- Catégorie : Research Design
- Catégorie : Scientific Methods
- Catégorie : Statistical Methods
- Catégorie : Probability
- Catégorie : Probability & Statistics
- Catégorie : General Science and Research
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Révisé le 26 déc. 2024
I recommend this course to build foundation of Scientific Research Under Uncertainity. It takes care of necessary learning dimensions of these topic and keeps motivated

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