Explique le test t à deux échantillons pour comparer les moyennes d'échantillons indépendants, y compris les étapes de test d'hypothèse et le calcul statistique de test.
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.
Explore la distribution de Wishart, les propriétés des matrices de Wishart, et la distribution de T2 de Hotelling, y compris la statistique T2 de deux exemples Hotelling.
Explore les tests statistiques pour l'indépendance et l'homogénéité, y compris les tests chi-carré et le test exact de Fisher, avec des exemples pratiques et des applications.
Explore les tests de randomisation comme une alternative aux tests t pour l'analyse expérimentale, en utilisant de fausses données pour évaluer l'efficacité du traitement.
Discute des distributions de probabilité et du théorème de la limite centrale, en soulignant leur importance dans la science des données et l'analyse statistique.
Déplacez-vous dans les copules, les marges et la dépendance extrême dans les statistiques, couvrant des sujets tels que les copules logistiques et le tau de Kendall.
