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Séances de cours associées (64)

Conception et analyse expérimentales

Couvre les bases de la conception et de l'analyse expérimentales, en mettant l'accent sur les techniques statistiques comme l'ANOVA, la régression, la médiation et la modération.

La randomisation mendélienne : points de vue et défis

Par Qingyuan Zhao se penche sur la randomisation mendélienne, explorant son histoire, ses défis et ses méthodes récentes pour gérer la pléotropie.

Études d'observation : pièges et solutions

Explore les études d'observation, les pièges, les solutions et l'importance de conclusions valides dans les projets de recherche.

Régression linéaire: bases et principe des moindres carrés

Couvre les bases de régression linéaire, en se concentrant sur la minimisation des erreurs en utilisant le principe des moindres carrés et comprend une table ANOVA et un exemple pratique dans R.

Études d'observation : pièges et solutions

Explore les défis des études observationnelles, en soulignant l'importance de la randomisation et de l'analyse de sensibilité pour tirer des conclusions valables à partir de «données trouvées».

Analyse des données sur la pollution atmosphérique

Couvre l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, en se concentrant sur les bases de R, en visualisant des séries chronologiques et en créant des résumés des concentrations de polluants.

L'appariement en ligne dans les environnements en évolution

Explore la correspondance en ligne dans des environnements en évolution, en abordant les défis et les solutions pour adapter les algorithmes à l'évolution des données.

Conception de la surface de réponse: manque d'ajustement

Explore la conception de la surface de réponse, en mettant l'accent sur le manque d'analyse de l'ajustement et de modèles quadratiques, avec des exemples pratiques dans Matlab.

Comprendre les statistiques et le design expérimental

Couvre la théorie des probabilités de base, l'ANOVA, la conception expérimentale et les corrélations, en soulignant l'importance de la planification de tests multiples et de l'analyse de puissance.

Essais d'hypothèses : état de la nature

Explore les tests d'hypothèse, en soulignant l'état de la nature et l'importance de choisir le test le plus puissant.

Inférence causale : Estimands et Ontologies

Examine l'inférence causale, en soulignant l'importance de s'engager dans une ontologie pour tirer des inférences causales et choisir des estimands appropriés.

Projet d'éducation numérique

Explore le projet d'éducation numérique, les approches pédagogiques, les sujets du projet et l'impact vidéo.

ANOVA & Modération

Explore l'ANOVA, la modération et les méthodes d'analyse statistique dans l'éducation numérique, en soulignant leur importance dans la recherche éducative.

Statistiques de la turbulence et du chaos

Couvre l'analyse des statistiques de turbulence et l'apparition du chaos dans une expérience de tunnel éolien.

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.

Weibull Modèle: Random Data

Explore l'application du modèle Weibull aux données aléatoires et son importance dans l'analyse de la force matérielle et de la probabilité de défaillance.

Comprendre les statistiques et le design expérimental

Couvre la théorie des probabilités de base, ANOVA, la conception expérimentale et les erreurs de déclaration statistique.

Organisation topographique dans le cerveau

Explore l'organisation topographique du cerveau, en mettant l'accent sur les représentations sensorielles et les techniques de neuroimagerie hémodynamique.

Probabilité et statistiques

Introduit des concepts clés en probabilité et en statistiques, tels que les événements, les diagrammes de Venn et la probabilité conditionnelle.

Statistiques pour la science des données: introduction aux méthodes statistiques

Couvre les concepts fondamentaux de la statistique et leur application dans la science des données.