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Probabilité et statistique (MATH-234(d))

Probabilités et Statistique

À propos du cours

Tutoriel Python
Tutoriel R
Introduction

Statistique Exploratoire

1. Types de données
2. Graphiques
3. Synthèses numériques
4. Boxplot
5. Loi normale
6. Quelques principes généraux

Probabilité

1. Concepts de base
2. Arrangements et combinaisons
3. Probabilité conditionelle et indépendence
4. Probabilités totales et théorème de Bayes
5. Variables aléatoires discrètes
6. Variables aléatoires continues
7. Variables aléatoires conjointes
8. Valeurs caractéristiques
9. Théorème fondamentaux
10. Simulation théorème fondamentaux

Statistique inférentielle

1. Introduction
2. Estimation de paramètres
3. Illustration convergence de l’estimateur du maximum de vraisemblance
4. Propriétés d’un estimateur
5. Estimation par intervalle
6. Tests d’hypothèses statistiques
7. Tests et IC
8. Test du \(\chi^2\)
9. Puissance d’un test

Régréssion linéaire

1. Introduction
2. Régréssion linéaire: cas général
3. Régréssion linéaire: tests
4. Régréssion linéaire: hypothèses et diagnostiques

Série Python

Série1
Série2
Série3
Série4
SérieBeta

Série R

Série1
Série2
Série3
Série4
SérieBeta

Correction Série Python

Série1 : Correction
Série2 : Correction
Série3 : Correction
Série4 : Correction
SérieBeta : Correction

Correction Série R

Série1 : Correction
Série2 : Correction
Série3 : Correction
Série4 : Correction
SérieBeta : Correction

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By Matthieu Wilhelm et Kieran Vaudaux
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