Séance de cours

Tests jumelés : Shoe Sole Experiment

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Dans cours

MICRO-110: Probability & statistics for engineers

This course covers the basics of probability and statistical techniques for engineers, including major probability concepts, data analysis, and statistical inference.

Description

Cette séance de cours explique comment effectuer des tests appariés en utilisant une expérience de semelle de chaussure comme exemple. En randomisant les affectations de matériaux et en mesurant les différences d'usure, l'instructeur démontre le test t apparié et sa comparaison avec le test t. Les résultats montrent que le matériau A est meilleur que B, avec une différence significative. En outre, la séance de cours couvre les intervalles de confiance et fournit des lignes directrices pour la conception d'expériences, soulignant l'importance d'une réplication, d'un blocage et d'une randomisation authentiques.

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Enseignant·e

Vivek Subramanian

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Giovanni Ruffolo, Giada Romano, Sanjay Manoharan, Kyle Haas, Claude Dahan, Biruktait Ayele Lemecho, Yagmur Ceren Alatas, Tugçe Delipinar A dirigé les thèses EPFL de Amin Hodaei, Mustafa Mohieldin Fadlelmula Fadlelseed A co-dirigé les thèses EPFL de Mohammad Jafarpour Cours Organic and printed electronics MICRO-505 Ce cours traite de la mise en œuvre des technologies de l'électronique organique et imprimée: les matériaux, les procédés d'impression

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Test statistique

Concepts associés (31)

Randomization

Randomization is the process of making something random. Randomization is not haphazard; instead, a random process is a sequence of random variables describing a process whose outcomes do not follow a deterministic pattern, but follow an evolution described by probability distributions. For example, a random sample of individuals from a population refers to a sample where every individual has a known probability of being sampled. This would be contrasted with nonprobability sampling where arbitrary individuals are selected.

Credible interval

In Bayesian statistics, a credible interval is an interval within which an unobserved parameter value falls with a particular probability. It is an interval in the domain of a posterior probability distribution or a predictive distribution. The generalisation to multivariate problems is the credible region. Credible intervals are analogous to confidence intervals and confidence regions in frequentist statistics, although they differ on a philosophical basis: Bayesian intervals treat their bounds as fixed and the estimated parameter as a random variable, whereas frequentist confidence intervals treat their bounds as random variables and the parameter as a fixed value.

Intervalle de fluctuation

En mathématiques, un intervalle de fluctuation, aussi appelé intervalle de pari, permet de détecter un écart important par rapport à la valeur théorique pour une grandeur établie sur un échantillon. C'est un intervalle dans lequel la grandeur observée est censée se trouver avec une forte probabilité (souvent de l'ordre de 95 %). Le fait d'obtenir une valeur en dehors de cet intervalle s'interprète alors en mettant en cause la représentativité de l'échantillon ou la valeur théorique.

Test F

En statistique, un test F est un terme générique désignant tout test statistique dans lequel la statistique de test suit la loi de Fisher sous l'hypothèse nulle. Ce type de tests est souvent utilisé lors de la comparaison de modèles statistiques qui ont été ajustés sur un ensemble de données, afin d'identifier le modèle qui correspond le mieux à la population à partir de laquelle les données ont été échantillonnées. Les tests F dits "exacts" sont ceux pour lesquels les modèles ont été ajustés aux données par la méthode des moindres carrés.

Interval estimation

In statistics, interval estimation is the use of sample data to estimate an interval of possible values of a parameter of interest. This is in contrast to point estimation, which gives a single value. The most prevalent forms of interval estimation are confidence intervals (a frequentist method) and credible intervals (a Bayesian method); less common forms include likelihood intervals and fiducial intervals.

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Séances de cours associées (64)

Tests d'hypothèse et intervalles de confiance: concepts clés

Fournit un aperçu des tests d'hypothèses et des intervalles de confiance dans les statistiques, y compris des exemples pratiques et des concepts clés.

Comprendre les statistiques et le design expérimental

Explore les tests t, les intervalles de confiance, l'ANOVA et les tests d'hypothèse dans les statistiques, en soulignant l'importance d'éviter les fausses découvertes et de comprendre la logique derrière les tests statistiques.

Décrire les données: statistiques et tests d'hypothèse

Couvre les statistiques descriptives, les tests d'hypothèses et l'analyse de corrélation avec diverses distributions de probabilités et des statistiques robustes.

Intervalles de confiance et T-Test

Explore les intervalles de confiance, les tests T et les tests d'hypothèses, y compris les hypothèses et les régions critiques.

Données descriptives: Statistiques et incertitude

Introduit des statistiques descriptives, une quantification de l'incertitude et des relations variables, soulignant l'importance de l'interprétation statistique et de l'analyse critique.

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Concepts associés (31)

Randomization

Credible interval

Intervalle de fluctuation

Test F

Interval estimation

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