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.
Pour trouver la différence entre deux colonnes dans un DataFrame pandas, vous pouvez utiliser la syntaxe suivante : df['difference'] = df['column1'] - df['column2'] Les exemples suivants montrent comment utiliser cette syntaxe dans la pratique. Exemple 1 : Trouver la différence entre deux colonnes Supposons...
Vous pouvez utiliser la syntaxe de base suivante pour convertir un horodatage en datetime dans un DataFrame pandas : timestamp.to_pydatetime() Les exemples suivants montrent comment utiliser cette fonction dans la pratique. Exemple 1 : convertir un horodatage unique en date/heure Le code suivant...
La régression curviligne est le nom donné à tout modèle de régression qui tente d’ajuster une courbe plutôt qu’une ligne droite. Des exemples courants de modèles de régression curviligne incluent : Régression quadratique : utilisée lorsqu’une relation quadratique existe entre une variable prédictive...
La régression cubique est une technique de régression que nous pouvons utiliser lorsque la relation entre une variable prédictive et une variable de réponse est non linéaire. L’exemple étape par étape suivant montre comment ajuster un modèle de régression cubique à...
La régression robuste est une méthode que nous pouvons utiliser comme alternative à la régression des moindres carrés ordinaire lorsqu’il existe des valeurs aberrantes ou des observations influentes dans l’ensemble de données avec lequel nous travaillons. Pour effectuer une régression robuste...
De nombreux tests statistiques font l’ hypothèse d’une variance égale . Si cette hypothèse n’est pas respectée, les résultats des tests deviennent peu fiables. Les tests et procédures statistiques les plus courants qui font cette hypothèse de variance égale comprennent : 1....
Lorsqu’on veut comparer les moyennes de deux groupes indépendants, on peut choisir entre deux tests différents : Test t de Student : suppose que les deux groupes de données sont échantillonnés à partir de populations qui suivent une distribution normale et que...
Souvent, vous souhaiterez peut-être utiliser un modèle de régression linéaire multiple que vous avez créé dans Excel pour prédire la valeur de réponse d’une nouvelle observation ou d’un nouveau point de données. Heureusement, c’est assez simple à faire et l’exemple suivant,...
Souvent, vous souhaiterez peut-être trouver la pente d’une ligne de tendance dans Excel. Heureusement, c’est assez simple à faire et l’exemple suivant, étape par étape, montre comment procéder. Étape 1 : Créer les données Tout d’abord, créons un faux ensemble de données...
Un échantillon à réponse volontaire est un échantillon composé d’individus qui se portent volontaires pour être inclus dans l’échantillon. Par exemple, supposons qu’un animateur de radio demande à ses auditeurs d’aller en ligne et de répondre à une enquête sur son...
