Chapitre1: Estimation

Catégories : Échantillons
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À propos du cours

Ce chapitre fait partie du module complet Stat 3 : Statistiques inférentielles, proposé dans les cours A Moi Les Stats.
Il est entièrement gratuit, afin de vous permettre de découvrir le contenu, la méthode et le style d’enseignement avant d’acheter le module complet.

⚠️ Attention : les modules payants ne sont pas remboursables, consultez nos conditions générales de ventes. Ce chapitre constitue donc un échantillon représentatif du cours complet.

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Méthode d’apprentissage

Chaque leçon comprend :

  • des vidéos explicatives pour chaque concept claires et concrètes,

  • des exercices corrigés avec scripts R,

  • des quiz pour vérifier votre compréhension.

Des exercices de révision sur tout le module avec corrigé

Un examen de simulation avec corrigé

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Contenu du cours

Estimation
Dans ce chapitre, vous allez découvrir comment utiliser les données d’un échantillon pour estimer les caractéristiques d’une population. Nous aborderons trois notions essentielles : • L’estimateur : une règle ou formule qui permet d’estimer un paramètre inconnu à partir des données de l’échantillon (par exemple, la moyenne ou la proportion). • Le Théorème Central Limite (TCL) : un résultat fondamental en statistique qui permet de comprendre pourquoi la distribution de l’estimateur devient normale quand la taille de l’échantillon est suffisamment grande. • L’intervalle de confiance (IC) : une méthode pour exprimer l’incertitude autour de l’estimation d’un paramètre, en fournissant une fourchette de valeurs plausibles avec un certain niveau de confiance (souvent 95 %). Des Vidéos qui expliquent chaque concept et des exercices corrigés avec scripts R.

  • Leçon1: Estimateurs
  • Leçon 2:Théorème central-limite (TCL)
  • Leçon3: intervalle de confiance(IC) pour la moyenne (μ)
  • Leçon 4: intervalle de confiance(IC) la proportion 𝜋 
  • Quiz de compréhension – Estimation

Notes et avis de l’apprenant

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