Stat3:Statistiques inférentielles

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À propos du cours

Statistiques inférentielles 

Passez de l’observation à la décision !

Ce module vous apprend à tirer des conclusions fiables à partir d’un échantillon, grâce aux outils essentiels de l’inférence statistique. Tests d’hypothèses, intervalles de confiance, corrélations et régressions simples n’auront plus de secret pour vous. Que vous souhaitiez comprendre les comportements des consommateurs, valider des hypothèses scientifiques ou appuyer vos décisions par des données, ce cours vous donne les clés pour interpréter et argumenter avec rigueur.

Avec des exemples concrets, des exercices guidés, et une pédagogie axée sur la compréhension du « pourquoi » avant le « comment », ce module est un véritable tremplin vers une analyse de données efficace et éclairée.

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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

Tests d’hypothèses
Les tests d’hypothèses sont des outils fondamentaux de l’analyse statistique. Ils permettent de déterminer, à partir d’un échantillon, si une affirmation sur une ou plusieurs populations peut être acceptée ou doit être rejetée. Qu’il s’agisse de comparer une moyenne à une valeur cible, deux groupes entre eux ou plusieurs moyennes via une ANOVA, les tests d’hypothèses offrent un cadre rigoureux pour prendre des décisions fondées sur les données. Dans ce chapitre, vous apprendrez à : identifier le type de test adapté à une situation donnée (unilatéral ou bilatéral, pour une ou plusieurs populations) ; calculer et interpréter la p-valeur ainsi que le risque d’erreur de type II (bêta) et la puissance d’un test ; réaliser une comparaison de deux populations (moyennes ou proportions) ; appliquer une analyse de la variance (ANOVA) à un facteur pour comparer plusieurs moyennes simultanément. Chaque concept est accompagné d’une vidéo explicative, conçue pour vous aider à comprendre à votre rythme, ainsi que d’exercices pratiques avec solutions détaillées pour vous entraîner et consolider vos acquis.

Tests non paramétriques
Lorsque les conditions d’application des tests paramétriques (comme la normalité ou l’égalité des variances) ne sont pas satisfaites, les tests non paramétriques offrent une alternative robuste. Ils ne reposent pas sur des hypothèses strictes concernant la distribution des données, ce qui les rend particulièrement utiles dans de nombreuses situations pratiques. Dans ce chapitre, nous nous concentrerons sur deux types essentiels de tests non paramétriques : le test d’ajustement, qui permet de vérifier si une distribution théorique (comme la loi uniforme, binomiale ou de Poisson) correspond aux données observées ; le test d’indépendance, qui évalue si deux variables qualitatives sont statistiquement indépendantes, en analysant un tableau de contingence. Chaque leçon est accompagnée d’une vidéo explicative pour bien comprendre les concepts et la démarche pas à pas, ainsi que d’exercices avec solutions détaillées pour vous entraîner efficacement.

Régression Linéaire
Dans ce chapitre, nous allons explorer l’un des outils fondamentaux de l’analyse de données : la régression linéaire. Il s'agit d'une méthode statistique permettant d'étudier et de modéliser la relation entre une variable dépendante (ou à expliquer) et une ou plusieurs variables explicatives. Le chapitre est divisé en leçons progressives, chacune accompagnée de vidéos explicatives, d’un résumé clair des notions essentielles, et d’une série d’exercices avec leurs corrigés détaillés, pour vous entraîner à appliquer les concepts vus en cours.

Régression logistique
Dans ce chapitre, nous allons découvrir un outil clé de l’analyse statistique lorsque la variable à expliquer est binaire : la régression logistique. Cette méthode permet d’estimer la probabilité qu’un événement se produise (par exemple : succès/échec, oui/non, satisfait/pas satisfait) en fonction d’une ou plusieurs variables explicatives. Le chapitre comprend une vidéo explicative, un résumé synthétique des points essentiels, ainsi qu’un d’exercice complet accompagné d'une solution détaillée pour vous aider à bien maîtriser les concepts et les mettre en pratique.

Entraînement avant votre examen
Préparez-vous efficacement à l’examen final grâce à cette section dédiée à la révision. Vous y trouverez : Une série d’exercices couvrant tous les chapitres du module pas dans l'ordre Des questions variées pour tester et renforcer vos connaissances Un examen final à réaliser en conditions réelles, avec note automatique et corrigé détaillé Prenez le temps de vous entraîner, identifiez vos points forts et ceux à retravailler… et arrivez à l’examen en toute confiance !

Notes et avis de l’apprenant

Encore aucun avis !
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