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Séance de cours

Processus de fabrication de pizza

Dans cours

MICRO-110: Probability & statistics for engineers

Description

Cette séance de cours couvre le processus de fabrication de la pizza, de la sélection des ingrédients à la cuisson de la pizza parfaite. Il traite de l'échantillonnage, des moyennes de population par rapport à l'échantillon, des mesures de la dispersion, des résidus et des degrés de liberté. Il explique également la distribution et la variance normales des données sur la population et les échantillons.

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Enseignant·e

Vivek Subramanian

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Statistique mathématique

Data collection: Échantillonnage (statistiques)

Concepts associés (32)

Échantillonnage (statistiques)

thumb|Exemple d'échantillonnage aléatoire En statistique, l'échantillonnage désigne les méthodes de sélection d'un sous-ensemble d'individus (un échantillon) à l'intérieur d'une population pour estimer les caractéristiques de l'ensemble de la population. Cette méthode présente plusieurs avantages : une étude restreinte sur une partie de la population, un moindre coût, une collecte des données plus rapide que si l'étude avait été réalisé sur l'ensemble de la population, la réalisation de contrôles destructifs Les résultats obtenus constituent un échantillon.

Échantillonnage stratifié

vignette|Vous prenez un échantillon aléatoire stratifié en divisant d'abord la population en groupes homogènes (semblables en eux-mêmes) (strates) qui sont distincts les uns des autres, c'est-à-dire. Le groupe 1 est différent du groupe 2. Ensuite, choisissez un EAS (échantillon aléatoire simple) distinct dans chaque strate et combinez ces EAS pour former l'échantillon complet. L'échantillonnage aléatoire stratifié est utilisé pour produire des échantillons non biaisés.

Variance (mathématiques)

vignette|Exemple d'échantillons pour deux populations ayant la même moyenne mais des variances différentes. La population en rouge a une moyenne de 100 et une variance de 100 (écart-type = SD = standard deviation = 10). La population en bleu a une moyenne de 100 et une variance de (écart-type = SD = 50). En statistique et en théorie des probabilités, la variance est une mesure de la dispersion des valeurs d'un échantillon ou d'une variable aléatoire.

Convenience sampling

Convenience sampling (also known as grab sampling, accidental sampling, or opportunity sampling) is a type of non-probability sampling that involves the sample being drawn from that part of the population that is close to hand. This type of sampling is most useful for pilot testing. Convenience sampling is not often recommended for research due to the possibility of sampling error and lack of representation of the population. But it can be handy depending on the situation. In some situations, convenience sampling is the only possible option.

Croissance démographique

La croissance démographique ou accroissement démographique ou variation totale de population est la différence entre l’effectif d’une population à la fin et au début d’une période donnée (généralement un an). Elle peut être exprimée par le taux d'évolution du nombre d’individus au sein d’une population par unité de temps et pour aussi n’importe quelle espèce (animale ou végétale, par exemple). Elle se décompose en deux parties distinctes : l’accroissement naturel ; le solde migratoire.

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Statistiques à variables multiples : distribution normale

Introduit des statistiques multivariées, couvrant les propriétés de distribution normales et les fonctions caractéristiques.

Théorie de l'échantillonnage: Statistiques pour les mathématiciens

Couvre la théorie de l'échantillonnage, en mettant l'accent sur les statistiques pour les mathématiciens.

Inégalités de concentration

Couvre les inégalités de concentration et les méthodes d'échantillonnage pour estimer les distributions inconnues, en mettant l'accent sur les taux d'infection de la population.

Variance et covariance : propriétés et exemples

Explore la variance, la covariance et les applications pratiques en statistiques et probabilités.

Estimation et intervalles de confiance

Explore les biais, la variance et les intervalles de confiance dans l'estimation des paramètres à l'aide d'exemples et de distributions.

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Concepts associés (32)

Échantillonnage (statistiques)

Échantillonnage stratifié

Variance (mathématiques)

Convenience sampling

Croissance démographique

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