Nous utilisons des cookies pour améliorer votre expérience de navigation, diffuser des publicités ou du contenu personnalisés et analyser notre trafic. En cliquant sur "Tout accepter", vous consentez à notre utilisation des cookies.
Personnaliser les préférences
Nous utilisons des cookies pour vous aider à naviguer efficacement et à exécuter certaines fonctions. Vous trouverez ci-dessous des informations détaillées sur tous les cookies sous chaque catégorie de consentement.
Les cookies classés comme « Nécessaires » sont stockés sur votre navigateur car ils sont essentiels pour activer les fonctionnalités de base du site....
Toujours actif
Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.
Aucun cookie à afficher.
Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.
Aucun cookie à afficher.
Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.
Aucun cookie à afficher.
Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.
Aucun cookie à afficher.
Advertisement cookies are used to provide visitors with customized advertisements based on the pages you visited previously and to analyze the effectiveness of the ad campaigns.
Le test de Levene est utilisé pour déterminer si deux groupes ou plus ont des variances égales. Il s’agit d’un test largement utilisé en statistique car de nombreux tests statistiques reposent sur l’hypothèse selon laquelle les groupes ont des variances égales....
Une ANOVA à mesures répétées est utilisée pour déterminer s’il existe ou non une différence statistiquement significative entre les moyennes de trois groupes ou plus dans lesquels les mêmes sujets apparaissent dans chaque groupe. Ce didacticiel explique comment effectuer une ANOVA...
La régression hiérarchique est une technique que nous pouvons utiliser pour comparer plusieurs modèles linéaires différents. L’idée de base est que nous ajustons d’abord un modèle de régression linéaire avec une seule variable explicative. Ensuite, nous ajustons un autre modèle de...
L’une des hypothèses clés de la régression linéaire est qu’il n’y a pas de corrélation entre les résidus, c’est-à-dire que les résidus sont indépendants. Une façon de déterminer si cette hypothèse est remplie consiste à effectuer un test de Durbin-Watson ,...
Pour tracer la fonction de densité de probabilité pour la distribution at dans R, nous pouvons utiliser les fonctions suivantes : dt(x, df) pour créer la fonction de densité de probabilité courbe(fonction, de = NULL, à = NULL) pour tracer la fonction...
Pour tracer la fonction de densité de probabilité pour une distribution log-normale dans R, nous pouvons utiliser les fonctions suivantes : dlnorm(x, meanlog = 0, sdlog = 1) pour créer la fonction de densité de probabilité. courbe(fonction, de = NULL, à =...
Pour tracer la fonction de masse de probabilité pour une distribution binomiale dans R, nous pouvons utiliser les fonctions suivantes : dbinom(x, size, prob) pour créer la fonction de masse de probabilité plot(x, y, type = ‘h’) pour tracer la fonction...
Pour tracer la fonction de masse de probabilité pour une distribution de Poisson dans R, nous pouvons utiliser les fonctions suivantes : dpois(x, lambda) pour créer la fonction de masse de probabilité plot(x, y, type = ‘h’) pour tracer la fonction de...
Pour tracer la fonction de densité de probabilité pour une distribution de Weibull dans R, nous pouvons utiliser les fonctions suivantes : dweibull(x, shape, scale = 1) pour créer la fonction de densité de probabilité. courbe(fonction, de = NULL, à = NULL)...
Un test de tendance Mann-Kendall est utilisé pour déterminer s’il existe ou non une tendance dans les données de séries chronologiques. Il s’agit d’un test non paramétrique, ce qui signifie qu’aucune hypothèse sous-jacente n’est formulée quant à la normalité des données....
