Discute des mesures statistiques de la tendance centrale et de la dispersion, en se concentrant sur la moyenne, la médiane et leurs implications dans l'analyse des données.
Explorer la sélection des modèles dans les statistiques, discuter des principes, des modèles probabilistes, de l'évaluation des caractéristiques et des méthodes de visualisation des données.
Introduit les bases statistiques, y compris l'analyse des données et la théorie des probabilités, en mettant l'accent sur la tendance centrale, la dispersion et les formes de distribution.
Explique les méthodes statistiques dans l'analyse quantitative, en mettant l'accent sur la précision, la précision et la représentation de l'échantillon.
Explore les répliques, les méthodes de visualisation, les mesures de tendance centrale, les valeurs aberrantes, la dispersion, les moyennes, les résidus et les estimateurs impartiaux.
Explore les probabilités avancées, les variables aléatoires et les valeurs attendues, avec des exemples pratiques et des quiz pour renforcer l'apprentissage.
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.
Introduit la théorie des probabilités, les variables aléatoires et les distributions, en mettant l'accent sur leurs applications dans la diffusion atomique.
Explorer l'analyse de la pollution atmosphérique à l'aide de données sur le vent, de distributions de probabilités et de modèles de trajectoire pour l'évaluation de la qualité de l'air.
Couvre les variables aléatoires, les espaces déchantillons, les distributions de probabilité, les fonctions, la valeur attendue, la variance et les estimations.
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.
