Imaginez-vous préparer un marathon : vos relevés aux entraînements indiquent un gain moyen de 10 minutes par rapport à ceux de l’an passé. Pouvez-vous conclure que vous avez vraiment progressé ? Ou cet écart est-il simplement dû à la chance ?
Pour trancher, vous pouvez compter sur la statistique inférentielle.
Ce cours établira le lien entre le monde réel, celui des observations, et le monde théorique des probabilités.
Vous apprendrez à déterminer des marges d’erreur, lorsque vous passez d’un échantillon
à la population toute entière. Nous travaillerons également sur la notion de risque, inhérente à toute prise de décision.
Suivez ce cours, pour découvrir les notions d’estimation, d’intervalle de confiance et de test statistique. Promis, vous ne déciderez plus comme avant !
Objectifs pédagogiques :
- Comprendre la notion d’inférence.
- Etablir un lien entre des observations et un modèle probabiliste.
- Réaliser une estimation ponctuelle.
- Calculer un intervalle de confiance pour une proportion et une moyenne.
- Tester une hypothèse sur une proportion, une moyenne ou une variance.
- Tester l’adéquation à une loi par un test statistique.
* MOOC Francophone est un service de mise en relation sans inscription et sans intermédiaire. Nous n’organisons aucun cours, le lien « Suivre le cours » vous redirige vers la page web des organisateurs.
Intervenants
Vincent Lefieux
Enseignant à ENSAE-ENSAI Formation continue.Durée
Disponible toute l’année
Prérequis
Pratiquer les statistiques descriptives.
Connaître les notions de base des probabilités.
Charge de travail
12 heures au total
Coût
Gratuit
Certification
Vous devez compléter tous les exercices du cours et obtenir une note finale d’au moins 70% pour obtenir votre certification !
Un compte OpenClassrooms Premium Solo (20€ / mois) est nécessaire pour obtenir votre certification.
Déroulement
Chaque cours est composé d’une ou plusieurs parties et peut comporter du texte, des images (schéma, illustration) et des vidéos. Les vidéos des cours durent 10 minutes maximum, avec une moyenne de 3-4 minutes. Elles sont visualisables à tout moment sur OpenClassrooms et téléchargeables en haute définition.
Chaque partie d’un cours certifiant est ponctuée d’exercices de 2 types :
– des quiz corrigés automatiquement
– des devoirs libres (exemple : créer un site web avec des consignes précises).Ces devoirs sont évalués par les pairs. Chaque devoir est corrigé 3 fois par 3 autres élèves, dans un processus en double aveugle, selon un barème fixé par le professeur. La note finale est la moyenne des 3 notes reçues sur le devoir.
Si vous rencontrez des difficultés, pas de panique ! Vous pouvez à tout moment obtenir de l’aide sur les forums.
Programme
Partie 1 – Découvrez les statistiques inférentielles
1. Familiarisez-vous avec deux cas pratiques
2. Adoptez la posture du Data Analyst
3. Comprenez les enjeux de l’inférence
4. Déterminez votre modèle probabiliste
Partie 2 – Réalisez une estimation ponctuelle
1. Découvrez la notion d’estimateur
2. Estimez une proportion
3. Estimez une moyenne et une variance
4. Comprenez ce qui fait la qualité d’un estimateur
5. Déterminez la qualité de votre estimateur
6. Allez plus loin : méthodes des moments et du maximum de vraisemblance
Quiz : Testez-vos connaissances sur les estimateursPartie 3 – Déterminez des intervalles de confiance
1. Découvrez les intervalles de confiance
2. Déterminez un intervalle de confiance sur une proportion
3. Déterminez un intervalle de confiance sur une moyenne
4. Déterminez un intervalle de confiance sur une variance
Quiz : Testez vos connaissances sur les intervalles de confiancePartie 4 – Réalisez des tests statistiques
1. Découvrez les tests statistiques
2. Formalisez votre problème de test
3. Testez une proportion
4. Testez une moyenne ou une variance
5. Comparez deux échantillons gaussiens (test de comparaison)
6. Découvrez les tests d’adéquation : le Khi-deux et Kolmogorov Smirnov
Quiz : Savez-vous effectuer un test statistique ?
Activité : Testez l’équiprobabilité des naissances de femmes et d’hommesPartie 5 – Conclusion
ConclusionPlateforme
OpenClassrooms
Une technologie issue du projet Open Source CLAIRE (Community Learning through Adaptive and Interactive multichannel Resources for Education) développé conjointement par OpenClassrooms (ex : Simple IT / Site du zéro), le laboratoire LIRIS (équipe Silex), et INRIA Grenoble (équipe WAM)
