Cours Apprendre Enseignant Questionnaire

Appliquer les mathématiques pour le traitement des données

AI-M104

S01Présentation du module et notion d'ensemble S02Notion d'application S03Espace vectoriel S04Sous-espace vectoriel, combinaison linéaire et familles S05Coordonnées, base, dimension et application linéaire S06Définitions des matrices et opérations additives S07Multiplication des matrices S08Transposée d'une matrice S09Types de matrices S10Déterminants S11Rang d'une matrice et systèmes d'équations linéaires S12S12 S13Types de données et niveaux de mesure S14Population, échantillon et outils de notation S15Tendance centrale et dispersion S16Quartiles, boîte à moustaches, covariance et corrélation S17Définition de la probabilité et permutations S18Combinaisons, intersections, unions et dépendance S19Probabilité conditionnelle, règles et théorème de Bayes S20Introduction aux distributions, uniforme et binomiale S21Distribution de Poisson S22Distribution normale — densité et propriétés S23Loi normale — formules, Z-scores et Z-table S24S24 S25Statistique inférentielle, échantillonnage et biais S26Techniques d'échantillonnage, TCL et erreur type S27Test statistique — hypothèses, queues et seuil S28Tests de moyenne, de proportion et valeur-p S29Erreurs de type 1 et de type 2 S30Distribution de T-Student et t-tests S31ANOVA à un facteur et distribution en F S32ANOVA à deux facteurs, avec et sans réplication S33Régression linéaire simple S34Régression multiple S35Test du khi-carré S36S36

Notion d'application

Appliquer les mathématiques pour le traitement des données · S02

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