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 biais de Neyman (également connu sous le nom de biais de prévalence-incidence ) est un type de biais qui peut survenir dans les études de recherche dans lesquelles des individus extrêmement malades ou en très bonne santé sont exclus des...
En statistiques, il existe deux types de variables : 1. Variables quantitatives : Parfois appelées variables « numériques », ce sont des variables qui représentent une quantité mesurable. Les exemples comprennent: Nombre d’élèves dans une classe Nombre de pieds carrés dans...
Un écart type regroupé est simplement une moyenne pondérée des écarts types de deux ou plusieurs groupes indépendants. En statistiques, il apparaît le plus souvent dans le test t à deux échantillons , qui est utilisé pour tester si les moyennes...
L’échantillonnage à variation maximale (parfois appelé échantillonnage à diversité maximale ou échantillonnage à hétérogénéité maximale ) est une méthode d’échantillonnage dans laquelle les chercheurs tentent de collecter des données dans le plus large éventail de perspectives possible sur un sujet donné....
Un biais de variable omise se produit lorsqu’une variable explicative pertinente n’est pas incluse dans un modèle de régression , ce qui peut entraîner un biais dans le coefficient d’une ou plusieurs variables explicatives du modèle. Une variable omise est souvent...
Un essai de Bernoulli est une expérience avec seulement deux résultats possibles – « succès » ou « échec » – et la probabilité de succès est la même à chaque fois que l’expérience est menée. Un exemple d’essai de Bernoulli...
Un essai de Bernoulli est une expérience avec seulement deux résultats possibles – « succès » ou « échec » – et la probabilité de succès est la même à chaque fois que l’expérience est menée. Un exemple d’essai de Bernoulli...
En statistiques, nous souhaitons souvent utiliser des échantillons pour tirer des conclusions sur les populations au moyen de tests d’hypothèses ou d’intervalles de confiance . La plupart des formules que nous utilisons dans les tests d’hypothèses et les intervalles de confiance...
Une hypothèse statistique est une hypothèse concernant un paramètre de population . Par exemple, nous pouvons supposer que la taille moyenne d’un homme aux États-Unis est de 70 pouces. L’hypothèse concernant la taille est l’ hypothèse statistique et la véritable taille...
Une courbe de densité est une courbe sur un graphique qui représente la distribution des valeurs dans un ensemble de données. C’est utile pour trois raisons : 1. Une courbe de densité nous donne une bonne idée de la « forme »...
