On met à votre disposition un cours de statistiques couvrant divers sujets liés à la statistique descriptive, aux probabilités et aux variables aléatoires. Le cours de statistique vise à atteindre plusieurs objectifs essentiels . Tout d’abord, il s’agit d’acquérir une solide compréhension des principales techniques de statistique descriptive univariée et bivariée. Les étudiants auront ainsi la capacité d’analyser et de résumer des données de manière efficace.
De plus, le cours a pour but de former les étudiants à mettre en œuvre ces techniques de manière appropriée dans des contextes spécifiques, ce qui leur permettra d’appliquer leurs connaissances de manière pratique.
Une autre compétence cruciale enseignée est l’utilisation des commandes de base du langage R, un outil essentiel en statistique.
Grâce à cette formation, les étudiants seront en mesure d’appliquer avec succès les techniques de statistiques descriptives en utilisant le langage R pour analyser des données réelles et prendre des décisions éclairées.
Meilleur cours de statistique descriptive résumé
Voici un résumé du sommaire de ce livre :
Chapitre 1 : Variables, Données Statistiques, Tableaux, Effectifs
Ce chapitre commence par introduire des définitions fondamentales en statistique, notamment la science statistique, la mesure et la variable, la typologie des variables, et la série statistique.
Il couvre ensuite différents types de variables, notamment les variables qualitatives nominales, les variables qualitatives ordinales, les variables quantitatives discrètes et continues.
Le chapitre aborde également la manière de représenter ces données à l’aide de diagrammes en secteurs, de diagrammes en barres, d’histogrammes, etc.
Chapitre 2 : Statistique Descriptive résumé Univariée
Ce chapitre se concentre sur l’analyse univariée des données, en examinant les paramètres de position (mode, moyenne, médiane, etc.) et les paramètres de dispersion (étendue, variance, écart-type, etc.).
Il aborde également des concepts tels que les moments, les paramètres de forme, les mesures d’asymétrie et de kurtosis, et comment effectuer des changements d’origine et d’unité.
Des techniques de représentation graphique, telles que les diagrammes en tiges et feuilles et les boîtes à moustaches, sont également couvertes.
Chapitre 3 : Statistique Descriptive Bivariée
Ce chapitre traite de l’analyse bivariée des données, en examinant les relations entre deux variables. Il aborde des concepts tels que la covariance, la corrélation, les droites de régression, les résidus, et d’autres techniques d’analyse des données en deux dimensions.
Chapitre 4 : Théorie des Indices, Mesures d’Inégalité
Ce chapitre se penche sur les indices, en expliquant ce qu’ils sont, comment ils sont calculés, et leurs utilisations. Il aborde également les mesures d’inégalité, telles que l’indice de Gini, la courbe de Lorenz, et d’autres indicateurs qui permettent d’évaluer les inégalités dans les données.
Chapitre 5 : Calcul des Probabilités et Variables Aléatoires
Ce chapitre introduit les probabilités, les opérations sur les événements, les variables aléatoires discrètes et continues, les distributions de probabilité, et d’autres concepts liés aux probabilités et aux variables aléatoires.
Chapitre 6 : Séries Temporelles, Filtres, Moyennes Mobiles et Désaisonnalisation
Ce chapitre traite des séries temporelles, de l’analyse de tendance, des opérateurs de décalage et de différence, des moyennes mobiles, et de la désaisonnalisation. Il explique comment analyser les données temporelles et les techniques pour lisser les données et identifier les tendances.
Chapitre 7 : Tables Statistiques
Ce chapitre aborde les tables statistiques, qui sont couramment utilisées pour la présentation de données statistiques sous une forme tabulaire.
Ce livre semble couvrir un large éventail de sujets en statistiques, de l’analyse des données à la probabilité et aux séries temporelles, ce qui en fait une ressource utile pour les étudiants et les professionnels qui travaillent avec des données statistiques.
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