Fournit un aperçu de la théorie des probabilités de base, de l'ANOVA, des tests t, du théorème de limite centrale, des métriques, des intervalles de confiance et des tests non paramétriques.
Explore les tests t, les intervalles de confiance, l'ANOVA et les tests d'hypothèse dans les statistiques, en soulignant l'importance d'éviter les fausses découvertes et de comprendre la logique derrière les tests statistiques.
Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.
Couvre la théorie des probabilités de base, la théorie de la détection des signaux, les statistiques et les méta-statistiques, expliquant la taille des effets, la puissance et les tests d'hypothèses.
Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistiques, en se concentrant sur l'analyse des données, la représentation graphique et les applications pratiques.
Explore les paires unilatérales et bilatérales dans les tests d'hypothèses statistiques, couvrant les valeurs critiques, les statistiques de test et les valeurs de p.
Explore les tests d'hypothèses statistiques, y compris la construction d'intervalles de confiance, l'interprétation des valeurs p et la prise de décisions en fonction des niveaux d'importance.
Explore les défis expérimentaux de conception en sciences sociales, en mettant l'accent sur la formulation d'hypothèses, le contrôle variable et l'atténuation des biais.
