Concept

Test Z

Séances de cours associées (31)

Explore les intervalles de confiance, les tests T et les tests d'hypothèses, y compris les hypothèses et les régions critiques.

Z-Test: Test d'hypothèse

Introduit des tests d'hypothèses, en se concentrant sur le test Z et les régions critiques.

Statistiques et conception expérimentale

Explore la probabilité conditionnelle, les études de Framingham, la taille de l'effet, le test t et l'erreur d'échantillonnage dans les statistiques.

Statistiques essentielles: Le test t

Introduit le test t pour l'évaluation des effets catégoriques sur les résultats quantitatifs, couvrant les tests d'hypothèses, les hypothèses et les tests alternatifs.

T-tests et tests empiriques

Explore les t-tests, les z-tests et les tests empiriques pour la comparaison d'échantillons et les tests d'hypothèses.

Conception et analyse d'expériences

Couvre la conception et l'analyse des expériences, en se concentrant sur les statistiques pour les expérimentateurs.

Équation de chaleur: Diffusion

Couvre l'équation de chaleur pour la diffusion et la conservation de l'énergie thermique.

Tests d'hypothèse et intervalles de confiance: un aperçu

Couvre les tests d'hypothèses, les intervalles de confiance et leurs applications dans les statistiques.

Introduction aux tests T

Couvre les bases des tests t, y compris les tests d'hypothèse, les niveaux de signification, les valeurs P, les tests Z et la distribution t.

Réseaux neuronaux : formation et activation

Explore les réseaux neuronaux, les fonctions d'activation, la rétropropagation et l'implémentation de PyTorch.

Analyse des données génomiques : identification des gènes exprimés différemment

Discuter des méthodes d'identification des gènes exprimés différemment dans l'analyse des données génomiques.

Évaluation en PNL

Se penche sur l'évaluation de la PNL, couvrant les normes d'or, la précision, le rappel et la signification statistique.

Tests statistiques : T-Tests et ANOVA

Couvre le calcul des t-tests appariés, les avantages/inconvénients des différents t-tests, et le concept d’ANOVA.

Synchronisation

Couvre les principes de la synchronisation dans le calcul parallèle, en mettant l'accent sur la synchronisation de la mémoire partagée et différentes méthodes comme les verrous et les barrières.

Modélisation statistique : Estimation et essai d'hypothèses

Couvre la modélisation statistique, l'estimation, le CLT, les intervalles de confiance et les étapes de test d'hypothèse avec des exemples pratiques.

Évaluation du modèle et réglage de l'hyperparamètre

Explore l'évaluation des modèles, le réglage hyperparamétrique et les stratégies de rééchantillonnage dans l'apprentissage automatique.

Test d'hypothèse: méthodologie T-Test

Explore la méthodologie de test d'hypothèse en utilisant des tests t et le test de randomisation.

Sans titre

Essais d'hypothèses : aperçu statistique

Fournit un aperçu des tests d'hypothèses, des valeurs p, des tests Wald et des statistiques non paramétriques.

Synchronisation : Implémentation matérielle

Explore les méthodes de synchronisation matérielle, y compris les verrous, les barrières et les sections critiques en calcul parallèle.