Introduction aux statistiques en R
Développez vos compétences statistiques et apprenez à collecter, analyser et tirer des conclusions précises à partir de données.
Commencer Le Cours Gratuitement4 heures15 vidéos54 exercices98 593 apprenantsDéclaration de réalisation
Créez votre compte gratuit
ou
En continuant, vous acceptez nos Conditions d'utilisation, notre Politique de confidentialité et le fait que vos données sont stockées aux États-Unis.Formation de 2 personnes ou plus ?
Essayer DataCamp for BusinessApprécié par les apprenants de milliers d'entreprises
Description du cours
Les statistiques sont l'étude de la manière de collecter, d'analyser et de tirer des conclusions à partir de données. Il s'agit d'un outil extrêmement précieux que vous pouvez utiliser pour mettre l'accent sur l'avenir et déduire la réponse à des tonnes de questions. Par exemple, quelle est la probabilité qu'une personne achète votre produit, combien d'appels votre équipe d'assistance recevra-t-elle et combien de tailles de jeans devriez-vous fabriquer pour convenir à 95 % de la population ? Dans ce cours, vous utiliserez des données de vente pour découvrir comment répondre à de telles questions, tout en développant vos compétences statistiques et en apprenant à calculer des moyennes, à utiliser des diagrammes de dispersion pour montrer la relation entre des valeurs numériques et à calculer des corrélations. Vous aborderez également la question des probabilités, l'épine dorsale du raisonnement statistique, et apprendrez à mener une étude bien conçue pour tirer vos propres conclusions à partir des données.
Formation de 2 personnes ou plus ?
Donnez à votre équipe l’accès à la plateforme DataCamp complète, y compris toutes les fonctionnalités.Dans les titres suivants
Statisticien en R
Aller à la piste- 1
Statistiques sommaires
GratuitLes statistiques sommaires vous fournissent les outils dont vous avez besoin pour résumer des ensembles de données volumineux et en révéler les points saillants. Dans ce chapitre, vous explorerez les statistiques sommaires, notamment la moyenne, la médiane et l'écart-type, et apprendrez à les interpréter avec précision. Vous développerez également votre esprit critique, ce qui vous permettra de choisir les meilleures statistiques récapitulatives pour vos données.
Qu'est-ce que les statistiques ?50 xpStatistiques descriptives et inférentielles100 xpClassification des types de données100 xpMesures du centre50 xpMoyenne et médiane100 xpMoyenne vs. médiane100 xpMesures de dispersion50 xpVariance et écart-type100 xpQuartiles, quantiles et quintiles100 xpRecherche de valeurs aberrantes à l'aide de IQR100 xp - 2
Nombres aléatoires et probabilités
Dans ce chapitre, vous apprendrez à générer des échantillons aléatoires et à mesurer le hasard à l'aide des probabilités. Vous travaillerez avec des données de vente réelles pour calculer la probabilité de réussite d'un vendeur. Enfin, vous utiliserez la distribution binomiale pour modéliser des événements à résultats binaires.
Quelles sont les chances ?50 xpAvec ou sans remplacement ?100 xpCalcul des probabilités100 xpOffres d'échantillonnage100 xpDistributions discrètes50 xpCréation d'une distribution de probabilités100 xpIdentifier les distributions50 xpValeur attendue par rapport à la moyenne de l'échantillon50 xpDistributions continues50 xpQuelle distribution ?100 xpSauvegarde des données100 xpSimulation des temps d'attente100 xpLa distribution binomiale50 xpSimulation d'opérations de vente100 xpCalcul des probabilités binomiales100 xpCombien de ventes seront réalisées ?100 xp - 3
Autres distributions et théorème de la limite centrale
Il est temps d'explorer l'une des distributions de probabilité les plus importantes en statistiques, la distribution normale. Vous créerez des histogrammes pour représenter les distributions normales et comprendrez le théorème de la limite centrale, avant d'élargir votre connaissance des fonctions statistiques en ajoutant les distributions de Poisson, exponentielle et t à votre répertoire.
La distribution normale50 xpRépartition des ventes d'Amir100 xpProbabilités de la distribution normale100 xpSimuler des ventes dans de nouvelles conditions de marché100 xpQuel est le meilleur marché ?50 xpLe théorème de la limite centrale50 xpVisualisation des distributions d'échantillonnage50 xpLe site CLT en action100 xpLa moyenne des moyennes100 xpLa distribution de Poisson50 xpIdentifier lambda100 xpSuivi des réponses des prospects100 xpPlus de distributions de probabilités50 xpTrop de distributions100 xpModélisation du temps entre les pistes100 xpLa distribution t50 xp - 4
Corrélation et plan d'expérience
Dans ce chapitre, vous apprendrez à quantifier la force d'une relation linéaire entre deux variables et à explorer la façon dont les variables confusionnelles peuvent affecter la relation entre deux autres variables. Vous verrez également comment la conception d'une étude peut influencer ses résultats, modifier la façon dont les données doivent être analysées et potentiellement affecter la fiabilité de vos conclusions.
Corrélation50 xpDevinez la corrélation50 xpRelations entre les variables100 xpAvertissements sur les corrélations50 xpQu'est-ce que la corrélation ne peut pas mesurer ?100 xpTransformer les variables100 xpLe sucre améliore-t-il le bonheur ?100 xpFacteurs de confusion50 xpPlan d'expériences50 xpTypes d'études100 xpÉtudes longitudinales et transversales50 xpFélicitations !50 xp
Formation de 2 personnes ou plus ?
Donnez à votre équipe l’accès à la plateforme DataCamp complète, y compris toutes les fonctionnalités.Dans les titres suivants
Statisticien en R
Aller à la pisteDans d’autres morceaux
Principes de la statistique en Rcollaborateurs
Qu’est-ce que les autres apprenants ont à dire ?
Inscrivez-vous 15 millions d’apprenants et commencer Introduction aux statistiques en R Aujourd’hui!
Créez votre compte gratuit
ou
En continuant, vous acceptez nos Conditions d'utilisation, notre Politique de confidentialité et le fait que vos données sont stockées aux États-Unis.