Probabilité et statistiques

Cours 12 - Hétérogénéité de groupe et spatiale

Cours 11 - Quelques curiosités et modèles en plus

Régression logistique. 1 ) Principe

Régression logistique. 2) Pratique

Bayes' theorem

Théorème de Bayes

Multi-Dimensional Gaussian Probability Density Functions

Fonctions de densité de probabilité gaussiennes multidimensionnelles

Learning About Quantum States 6: Central Limit Theorems and more for the RSK process on random words

Apprendre sur les états quantiques 6 : Théorèmes de la limite centrale et plus pour le processus RSK sur des mots aléatoires

UofM - MATH 2740 - Lecture 12 - Part 1 - PCA (computer example 2)

UofM - MATH 2740 - Leçon 12 - Partie 1 - PCA (exemple informatique 2)

UofM - MATH 2740 - Lecture 11 - Part 3 - PCA (computer example 1)

UofM - MATH 2740 - Conférence 11 - Partie 3 - PCA (exemple informatique 1)

Properties of expectation and variance

Propriétés de l'espérance et de la variance

Use of Bernoulli variable to empirically estimate a distribution

Utilisation de la variable de Bernoulli pour estimer empiriquement une distribution

Empirical distribution

Distribution empirique

GG ChiSquared Overview

GG Aperçu de ChiSquared

Hugo Duminil Copin - Le hasard existe-t-il vraiment?

Hugo Duminil Copin - Does randomness really exist?

REVISION LESSON 4 ON SCALES OR LEVELS OF MEASUREMENT: NOMINAL || ORDINAL || INTERVAL || RATIO.

LEÇON DE RÉVISION 4 SUR LES ÉCHELLES OU NIVEAUX DE MESURE : NOMINAL || ORDINAL || INTERVALLE || RAPPORT

LESSON 50 - CHOOSING THE RIGHT STATISTICAL TESTS: FACTORS TO CONSIDER WHEN CHOOSING A TEST

LEÇON 50 - CHOISIR LES BONS TESTS STATISTIQUES : FACTEURS À CONSIDÉRER LORS DU CHOIX D'UN TEST

LESSON 48 - INFERENTIAL STATISTICS: MEANING & USE OF HYPOTHESES IN INFERENTIAL STATISTICS

LEÇON 48 - STATISTIQUE INFÉRENTIELLE : SIGNIFICATION ET UTILISATION DES HYPOTHÈSES EN STATISTIQUE INFÉRENTIELLE

LESSON 47 - DESCRIPTIVE STATISTICS: THE THREE METHODS OF ANALYSING DATA DESCRIPTIVELY

LEÇON 47 - STATISTIQUES DESCRIPTIVES : LES TROIS MÉTHODES D'ANALYSE DES DONNÉES DE MANIÈRE DESCRIPTIVE

LESSON 46 - DATA ANALYSIS: BASIC CONCEPTS IN DATA ANALYSIS || TYPES OF STATISTICS & STATISTICAL TEST

LEÇON 46 - ANALYSE DE DONNÉES : CONCEPTS DE BASE EN ANALYSE DE DONNÉES || TYPES DE STATISTIQUES ET TEST STATISTIQUE

LESSON 32 - STRATIFIED RANDOM SAMPLING: DEFINITION & STEPS OF CONDUCTING STRATIFIED RANDOM SAMPLING

LEÇON 32 - ÉCHANTILLONNAGE ALÉATOIRE STRATIFIÉ : DÉFINITION ET ÉTAPES DE LA CONDUITE D'UN ÉCHANTILLONNAGE ALÉATOIRE STRATIFIÉ

LESSON 30 - SAMPLING: RANDOM/ PROBABILITY SAMPLING TECHNIQUE & GENERATION OF RANDOM NUMBERS

LEÇON 30 - ÉCHANTILLONNAGE : TECHNIQUE D'ÉCHANTILLONNAGE ALÉATOIRE/DE PROBABILITÉ ET GÉNÉRATION DE NOMBRES ALÉATOIRES

LESSON 28 - SAMPLING: DEFINITION OF TERMS USED IN SAMPLING, PURPOSE & LIMITATIONS OF SAMPLING

LEÇON 28 - ÉCHANTILLONNAGE : DÉFINITION DES TERMES UTILISÉS DANS L'ÉCHANTILLONNAGE, OBJECTIF ET LIMITES DE L'ÉCHANTILLONNAGE

LESSON 5- CLASSIFICATION OF VARIABLES AND SCALES OF MEASUREMENT (NOMINAL, ORDINAL, INTERVAL, RATIO)

LEÇON 5- CLASSIFICATION DES VARIABLES ET ÉCHELLES DE MESURE (NOMINALE, ORDINALE, INTERVALLE, RAPPORT)

Écart type

The medical test paradox, and redesigning Bayes' rule

Le paradoxe des tests médicaux, et la refonte de la règle de Bayes

Laure Saint-Raymond - Disorder, chance and large numbers

History of science 6: The Monty Hall problem

Histoire des sciences 6 : Le problème de Monty Hall

Puissance d'un test statistique et taille d'échantillon

Tests pour comparer deux pourcentages

Why “probability of 0” does not mean “impossible” | Probabilities of probabilities, part 2

Pourquoi « probabilité de 0 » ne signifie pas « impossible » | Probabilités de probabilités, partie 2

Binomial distributions | Probabilities of probabilities, part 1

Distributions binomiales | Probabilités de probabilités, partie 1

Chernoff, Hoeffding, etc. bounds || @ CMU || Lecture 5c of CS Theory Toolkit

Bornes de Chernoff, Hoeffding, etc. || @ CMU || Conférence 5c du CS Theory Toolkit

Proof of the Chernoff Bound || @ CMU || Lecture 5b of CS Theory Toolkit

Preuve de la borne de Chernoff || @ CMU || Cours 5b de CS Theory Toolkit

Markov and Chebyshev Inequalities || @ CMU || Lecture 5a of CS Theory Toolkit

Inégalités de Markov et Chebyshev || @ CMU || Lecture 5a of CS Theory Toolkit

Berry--Esseen Theorem || @ CMU || Lecture 4c of CS Theory Toolkit

Théorème de Berry--Esseen || @ CMU || Cours 4c de CS Theory Toolkit

Gaussian Random Variables || @ CMU || Lecture 4b of CS Theory Toolkit

Variables aléatoires gaussiennes || @ CMU || Cours 4b du module d'outils théoriques en informatique

Central Limit Theorem || @ CMU || Lecture 4a of CS Theory Toolkit

Théorème central limite || @ CMU || Cours 4a du module d'outils de théorie de l'informatique

Birthday Paradox Asymptotics || @ CMU || Lecture 3a of CS Theory Toolkit

Asymptotiques du paradoxe de l'anniversaire || @ CMU || Cours 3a du CS Theory Toolkit

Introduction to statistical tests