Séance de cours

Introduction à l'analyse des données

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Dans cours

CH-234: Organic functions and reactions II

To develop basic understanding of the reactivity of aromatic and heteroaromatic compounds. To develop a knowledge of a class of pericyclic reactions. To apply them in the context of the synthesis. ...

Description

Cette séance de cours couvre les bases de l'analyse des données, y compris le nettoyage des données, la visualisation et l'interprétation. Il introduit également des concepts statistiques tels que la corrélation, la régression et les tests d'hypothèses. L'instructeur explique comment utiliser les bibliothèques Python pour l'analyse des données et fournit des exemples d'applications du monde réel.

Enseignant·e·s (2)

Felix Daniel Bobbink

Nicolai Cramer

Nicolai Cramer est né à Stuttgart, en Allemagne ; il a étudié la chimie à l'université de Stuttgart, où il a obtenu son diplôme en 2003, et son doctorat en 2005 sous la direction du professeur Sabine Laschat. Après un stage de recherche à l'université d'Osaka, au Japon, en 2006 il a rejoint le groupe du professeur Barry M. Trost à l'université de Stanford en tant que postdoc. A partir de 2007, il a travaillé sur son habilitation à l'ETH Zurich sous la direction du Professeur Erick M. Carreira et a reçu la venia legendi en 2010. En 2010, il a été nommé comme professeur assistant à l'EPF de Lausanne et a été promu professeur associé en 2013 et professeur ordinaire en 2015. Son principal programme de recherche englobe les transformations énantiosélectives catalysées par des métaux et leur mise en œuvre pour la synthèse de molécules biologiquement actives.Profile (Angew. Chem. Int. Ed.) CV

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Analyse des données: Régression (statistiques)

Concepts associés (32)

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.

Régression (statistiques)

En mathématiques, la régression recouvre plusieurs méthodes d’analyse statistique permettant d’approcher une variable à partir d’autres qui lui sont corrélées. Par extension, le terme est aussi utilisé pour certaines méthodes d’ajustement de courbe. En apprentissage automatique, on distingue les problèmes de régression des problèmes de classification. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.

Régression linéaire

En statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.

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.

Segmented regression

Segmented regression, also known as piecewise regression or broken-stick regression, is a method in regression analysis in which the independent variable is partitioned into intervals and a separate line segment is fit to each interval. Segmented regression analysis can also be performed on multivariate data by partitioning the various independent variables. Segmented regression is useful when the independent variables, clustered into different groups, exhibit different relationships between the variables in these regions.

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Séances de cours associées (64)

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.

Analyse des données immobilières: Statistiques descriptives

Explorer l'analyse des données immobilières au moyen de statistiques descriptives, de corrélations, de régressions et de méthodes de prévision.

Régression linéaire : estimation et inférence

Explore l'estimation de régression linéaire, les hypothèses de linéarité et les tests statistiques dans le contexte de la comparaison de modèles.

Analyse bivariée des données : corrélation et régression

Explore l'analyse de données bivariées, la corrélation et les techniques de régression pour l'évaluation des modèles.

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 (32)

Corrélation (statistiques)

Régression (statistiques)

Régression linéaire

Pearson correlation coefficient

Segmented regression

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