Séance de cours

Analyse bivariée des données : corrélation et régression

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Dans cours (2)

MATH-474: Statistics for genomic data analysis

After a short introduction to basic molecular biology and genomic technologies, this course covers the most useful statistical concepts and methods for the analysis of genomic data. ...

MATH-493: Applied biostatistics

This course covers topics in applied biostatistics, with an emphasis on practical aspects of data analysis using R statistical software. Topics include types of studies and their design and analysis, high dimensional data analysis (genetic/genomic) and oth ...

Description

Cette séance de cours couvre l'analyse de données bivariées, la corrélation et les techniques de régression. Il commence par explorer la relation entre deux variables en utilisant des diagrammes de dispersion et des coefficients de corrélation. La séance de cours se penche ensuite sur la régression linéaire simple, la sélection du modèle et les diagnostics pour lévaluation du modèle. Il traite également des points influents, des intervalles de prédiction et de l'interprétation des coefficients de régression.

Enseignant·e

Darlene Goldstein

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Analyse des données: Régression (statistiques)

Concepts associés (32)

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.

Tolerance interval

A tolerance interval (TI) is a statistical interval within which, with some confidence level, a specified sampled proportion of a population falls. "More specifically, a 100×p%/100×(1−α) tolerance interval provides limits within which at least a certain proportion (p) of the population falls with a given level of confidence (1−α)." "A (p, 1−α) tolerance interval (TI) based on a sample is constructed so that it would include at least a proportion p of the sampled population with confidence 1−α; such a TI is usually referred to as p-content − (1−α) coverage TI.

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.

Liste des outils de jardinage

vignette|Représentation de plusieurs outils La pratique du jardinage repose sur des savoir-faire et des outils. Utiliser le bon outil pour la bonne tâche. On peut différencier les outils selon leur utilisation : préparation des sols avant plantation ou semis : par exemple motoculteur, fourche, bêche. préparation et entretien des sols déjà plantés ou semés, par exemple : tondeuse à gazon, arrosoir. outils d'élagage, coupe ou suppression : par exemple : tronçonneuse, scie, sécateur, taille-haie.

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.

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Séances de cours associées (64)

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 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 : bases et applications

Couvre les bases de la régression linéaire dans l'apprentissage automatique, en explorant ses applications dans la prédiction des résultats comme le poids de naissance et l'analyse des relations entre les variables.

Régression linéaire

Introduit la régression linéaire, l'ajustement de la ligne de couverture, l'entraînement, les gradients et les fonctions multivariées, avec des exemples pratiques tels que l'achèvement du visage et la prédiction de l'âge.

Régression linéaire : Inférence statistique et régularisation

Couvre le modèle probabiliste de régression linéaire et l'importance des techniques de régularisation.

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Concepts associés (32)

Intervalle de fluctuation

Tolerance interval

Interval estimation

Liste des outils de jardinage

Régression linéaire

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