Titre : Fondamentaux de la statistique descriptive et inférentielle

📋 Plan du Cours

1. Statistique descriptive vs inférentielle
2. Population, échantillon et rappel descriptif
3. Dispersion et boîte à moustaches
4. Processus du test d’hypothèse et erreurs
5. Niveau de signification, p-value et décision
6. Tests de normalité et choix paramétrique
7. Comparaison de moyennes et tests t
8. Comparaison de k moyennes ANOVA et non paramétriques
9. Comparaison de variances et test de Fisher
10. Tests d’association et corrélation Pearson Spearman

📖 1. Statistique descriptive vs inférentielle

🔑 Notions clés & Définitions

• Statistique descriptive : La statistique descriptive résume et décrit des données observées à l’aide de mesures et de graphiques.
• Statistique inférentielle : La statistique inférentielle utilise un échantillon pour tirer des conclusions sur une population via des tests et des probabilités.
• Population vs échantillon : Une population est l’ensemble visé, tandis qu’un échantillon est la partie observée utilisée pour faire des inférences.
• Boîte à moustaches : La boîte à moustaches est un diagramme qui visualise la médiane, la dispersion et les valeurs extrêmes à partir des quartiles.
• IQR : L’IQR est l’intervalle interquartile, qui mesure la dispersion centrale entre Q1 et Q3.

📝 Points essentiels