Appliquer les mathématiques pour le traitement des données

36 séances — téléchargement direct

S01

Présentation du module et notion d'ensemble

S02

Notion d'application

S03

Espace vectoriel

S04

Sous-espace vectoriel, combinaison linéaire et familles

S05

Coordonnées, base, dimension et application linéaire

S06

Définitions des matrices et opérations additives

S07

Multiplication des matrices

S08

Transposée d'une matrice

S09

Types de matrices

S10

Déterminants

S11

Rang d'une matrice et systèmes d'équations linéaires

S12

S12

S13

Types de données et niveaux de mesure

S14

Population, échantillon et outils de notation

S15

Tendance centrale et dispersion

S16

Quartiles, boîte à moustaches, covariance et corrélation

S17

Définition de la probabilité et permutations

S18

Combinaisons, intersections, unions et dépendance

S19

Probabilité conditionnelle, règles et théorème de Bayes

S20

Introduction aux distributions, uniforme et binomiale

S21

Distribution de Poisson

S22

Distribution normale — densité et propriétés

S23

Loi normale — formules, Z-scores et Z-table

S24

S24

S25

Statistique inférentielle, échantillonnage et biais

S26

Techniques d'échantillonnage, TCL et erreur type

S27

Test statistique — hypothèses, queues et seuil

S28

Tests de moyenne, de proportion et valeur-p

S29

Erreurs de type 1 et de type 2

S30

Distribution de T-Student et t-tests

S31

ANOVA à un facteur et distribution en F

S32

ANOVA à deux facteurs, avec et sans réplication

S33

Régression linéaire simple

S34

Régression multiple

S35

Test du khi-carré

S36

S36