Probabilité et statistiques

Justin SALEZ C7

Justin VEND C7

Justin SALEZ C6

Justin VENDEZ C6

Justin SALEZ C4

Justin VEND C4

Justin SALEZ C1

Justin VEND C1

StatMech-03: Cumulative Distribution and Functions of Random Variables

StatMech-03: Distribution cumulative et fonctions de variables aléatoires

What the Area Under a Normal Distribution REALLY Means

Que signifie réellement l'aire sous la courbe d'une distribution normale ?

The art and science of uncertainty - with David Spiegelhalter

L'art et la science de l'incertitude - avec David Spiegelhalter

Bounded Differences Inequality (aka Azuma-Hoeffding Inequality)

Inégalité des différences bornées (aussi appelée inégalité d'Azuma-Hoeffding)

Hypothesis Testing

Test d'hypothèses

Chebyshev inequality (Eitan)

Inégalité de Chebyshev (Eitan)

Markov's Inequality (Eitan)

Inégalité de Markov (Eitan)

UofM - MATH 2740 - Lecture 11 - Part 1 - PCA (theory, continued)

UofM - MATH 2740 - Lecture 11 - Part 1 - PCA (théorie, suite)

UofM - MATH 2740 - Lecture 10 - PCA (theory)

UofM - MATH 2740 - Leçon 10 - PCA (théorie)

UofM - MATH 2740 - Lecture 05 - Part 2 - Fitting Canada census

UofM - MATH 2740 - Conférence 05 - Partie 2 - Ajustement du recensement du Canada

A pretty reason why Gaussian + Gaussian = Gaussian

Une jolie raison pour laquelle Gaussienne + Gaussienne = Gaussienne

Estimation d'un paramètre

But what is the Central Limit Theorem?

Mais qu'est-ce que le théorème central limite ?

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

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