Séance de cours

Probabilité et statistiques

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Dans cours

MATH-232: Probabilités et statistique (pour IC)

Cours d'introduction à la théorie des probabilités et aux statistiques. ...

Description

Cette séance de cours aborde des sujets liés aux probabilités et aux statistiques, y compris le théorème de Moivre-Laplace, les variables aléatoires conjointes, les distributions marginales et conditionnelles et la distribution multinomiale. Il traite également des concepts d'indépendance, de covariance, de corrélation et de combinaisons linéaires de variables aléatoires. Les limites de la corrélation et les propriétés de la corrélation sont étudiées, ainsi que des exemples illustrant ces concepts. La séance de cours se termine par une discussion sur l'hérédité d'une caractéristique génétique quantitative modélisée à l'aide de variables aléatoires.

Enseignant·e·s (2)

Emmanuel Abbé

Mission Chair of Mathematical Data Science (SB/IC)The research in the chair of Mathematical Data Science (MDS) focuses on the mathematical principles that underpin the analysis and design of information and data science technologies. As branches of mathematics, this involves probability, statistics, and discrete mathematics, and as specific fields, machine learning and information theory. Please consult http://deepfoundations.ai/ for postdoc applications. Emmanuel Abbe received his Ph.D. degree from the EEC

Raphaël Jean Berthier

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Statistique mathématique, Statistique bayésienne

Mathématiques

Théorie des probabilités: Théorie des probabilités

Concepts associés (32)

Dirichlet-multinomial distribution

In probability theory and statistics, the Dirichlet-multinomial distribution is a family of discrete multivariate probability distributions on a finite support of non-negative integers. It is also called the Dirichlet compound multinomial distribution (DCM) or multivariate Pólya distribution (after George Pólya). It is a compound probability distribution, where a probability vector p is drawn from a Dirichlet distribution with parameter vector , and an observation drawn from a multinomial distribution with probability vector p and number of trials n.

Corrélation (statistiques)

En probabilités et en statistique, la corrélation entre plusieurs variables aléatoires ou statistiques est une notion de liaison qui contredit leur indépendance. Cette corrélation est très souvent réduite à la corrélation linéaire entre variables quantitatives, c’est-à-dire l’ajustement d’une variable par rapport à l’autre par une relation affine obtenue par régression linéaire. Pour cela, on calcule un coefficient de corrélation linéaire, quotient de leur covariance par le produit de leurs écarts types.

Pearson correlation coefficient

In statistics, the Pearson correlation coefficient (PCC) is a correlation coefficient that measures linear correlation between two sets of data. It is the ratio between the covariance of two variables and the product of their standard deviations; thus, it is essentially a normalized measurement of the covariance, such that the result always has a value between −1 and 1. As with covariance itself, the measure can only reflect a linear correlation of variables, and ignores many other types of relationships or correlations.

Corrélation croisée

La corrélation croisée est parfois utilisée en statistique pour désigner la covariance des vecteurs aléatoires X et Y, afin de distinguer ce concept de la « covariance » d'un vecteur aléatoire, laquelle est comprise comme étant la matrice de covariance des coordonnées du vecteur. En traitement du signal, la corrélation croisée (aussi appelée covariance croisée) est la mesure de la similitude entre deux signaux.

Intraclass correlation

In statistics, the intraclass correlation, or the intraclass correlation coefficient (ICC), is a descriptive statistic that can be used when quantitative measurements are made on units that are organized into groups. It describes how strongly units in the same group resemble each other. While it is viewed as a type of correlation, unlike most other correlation measures, it operates on data structured as groups rather than data structured as paired observations.

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Séances de cours associées (64)

Éléments de la statistique : probabilité et variables aléatoires

Introduit des concepts clés en variables de probabilité et aléatoires, couvrant les statistiques, les distributions et la covariance.

Théorème des limites centrales : propriétés et applications

Explore le théorème de la limite centrale, la covariance, la corrélation, les variables aléatoires articulaires, les quantiles et la loi des grands nombres.

Dépendance et corrélation

Explore la dépendance, la corrélation et les attentes conditionnelles en matière de probabilité et de statistiques, en soulignant leur importance et leurs limites.

Probabilités et statistiques : théorèmes fondamentaux

Explore les théorèmes fondamentaux dans la probabilité et les statistiques, les lois de probabilité conjointes et les distributions marginales.

Loi des grands nombres : Convergence forte

Explore la forte convergence des variables aléatoires et l'approximation de la distribution normale dans les probabilités et les statistiques.

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Corrélation (statistiques)

Pearson correlation coefficient

Corrélation croisée

Intraclass correlation

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