Explore le financement d'une idée, l'analyse de données volumineuses et les bases statistiques avec des idées sur la façon d'éviter les pièges courants.
Couvre la méthode ANOVA, en se concentrant sur la partition de la somme totale des carrés en composantes de traitement et d'erreur, les calculs carrés moyens, les statistiques de Fisher et la distribution F.
Explore ANOVA multi-facteurs, analysant la variance expliquée par de multiples facteurs et leurs interactions, fournissant des conseils pratiques sur la décomposition de la somme totale des carrés.
Couvre les bases de régression linéaire, en se concentrant sur la minimisation des erreurs en utilisant le principe des moindres carrés et comprend une table ANOVA et un exemple pratique dans R.
Explore les fondamentaux de la régression linéaire, les problèmes de régression non linéaire et la bonté de l'ajustement au carré R, avec des exemples tels que le quatuor d'Anscombe et l'ensemble de données Datasaurus.
Introduit la théorie des probabilités élémentaires, les opérations de la théorie des ensembles et les calculs de probabilité avec des exemples pratiques.