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Séances de cours associées (64)

Détection des radiations: du signal aux observables

Explore les détecteurs de gaz, de scintillateurs et de semi-conducteurs, les statistiques de comptage et les tests statistiques de détection des rayonnements.

Statistiques descriptives: Essais d'hypothèse

Introduit des statistiques descriptives, des tests d'hypothèses, des valeurs p et des intervalles de confiance, soulignant leur importance dans l'analyse des données.

Introduction générale à la science des données

Offre une introduction complète à la science des données, couvrant Python, Numpy, Pandas, Matplotlib et Scikit-learn, en mettant l'accent sur les exercices pratiques et le travail collaboratif.

Signalisation neuronale et traitement des signaux

Déplacez-vous en signaux neuronaux, GLM, ANOVA, cartographie cérébrale, connectivité et méthodes multivariées.

Analyse des écarts : principes et applications

Explore les principes et les applications de l'analyse des écarts (ANOVA), y compris les hypothèses de test, les modèles, les hypothèses et les tests post-hoc.

ANOVA & Modération

Couvre les analyses de l'ANOVA, de la médiation et de la modération dans R pour l'éducation numérique CS-411.

Théorie statistique : cadre de la théorie de la décision

Explore le cadre de la théorie de la décision en théorie statistique, considérant les statistiques comme un jeu aléatoire avec des concepts clés tels que la recevabilité, les règles minimax et les règles Bayes.

Essais d'hypothèse en statistique

Déplacez-vous dans les tests d'hypothèses, couvrant les statistiques d'essais, les régions critiques, les fonctions de puissance, les valeurs p, les tests multiples et les statistiques non paramétriques.

Comprendre l'analyse des données

Couvre les bases de l'analyse des données, des méthodes statistiques et des applications pratiques.

Régression linéaire : estimation et test

Explore l'estimation de régression linéaire, les tests d'hypothèses et les applications pratiques en statistique.

Réseaux neuronaux : formation et activation

Explore les réseaux neuronaux, les fonctions d'activation, la rétropropagation et l'implémentation de PyTorch.

Tests de rapport de vraisemblance: optimisation et applications

Explore la théorie et les applications des tests de rapport de vraisemblance dans les tests d'hypothèses statistiques.

Facteurs qualitatifs: test statistique et erreurs

Couvre le calcul des effets dans la conception des expériences et explique les tests statistiques et les erreurs, y compris les erreurs de type I et II.

Statistiques et conception expérimentale

Explore la probabilité conditionnelle, les études de Framingham, la taille de l'effet, le test t et l'erreur d'échantillonnage dans les statistiques.

Mesurer les effets de l'apprentissage

Se penche sur la mesure des effets de l'apprentissage dans l'éducation numérique et l'analyse, couvrant les questions de recherche, les variables, la conception expérimentale et les solutions de biais.

Test du rapport de probabilité : test d'hypothèse

Explore les tests d'hypothèses, en mettant l'accent sur le test du rapport de probabilité et ses applications dans l'analyse statistique.

Arbres de régression et méthodes d'ensemble dans l'apprentissage automatique

Discute des arbres de régression, des méthodes d'ensemble et de leurs applications dans la prévision des prix des voitures d'occasion et des rendements des stocks.

Essais d'hypothèse en statistique

Explorer les tests d'hypothèses, les niveaux de signification, les erreurs, les GWAS, les tests optimaux et l'estimation ponctuelle dans les statistiques.

Apprentissage automatique: Techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé

Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.

Introduction à l'analyse des données appliquées

Introduit le cours d'analyse des données appliquées à l'EPFL, couvrant un large éventail de sujets d'analyse des données et mettant l'accent sur l'apprentissage continu en sciences des données.