Statistiques Inférentielles
ISSEA
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About this course
La statistique inférentielle est l’art de généraliser à une population entière des conclusions tirées d’un échantillon restreint. Contrairement à la statistique descriptive, elle ne se limite pas à résumer les données ; elle cherche à induire des lois générales tout en quantifiant l'incertitude liée à l’observation partielle.
Ce domaine repose sur deux piliers majeurs. Le premier est l'estimation, qui peut être ponctuelle (une valeur unique) ou par intervalle de confiance. Ce dernier permet d’encadrer un paramètre inconnu (comme une moyenne
) avec une probabilité d’erreur contrôlée, généralement fixée à 5 %.
Le second pilier est le test d'hypothèses. Cette démarche rigoureuse consiste à confronter une hypothèse nulle (
), supposant l'absence d'effet, à une hypothèse alternative (
). Grâce à des outils comme le test de Student ou le Khi-deux, on détermine si les écarts observés sont dus au hasard ou s’ils sont statistiquement significatifs. En s'appuyant sur le Théorème Central Limite, la statistique inférentielle transforme ainsi des données brutes en outils de décision fiables pour les sciences, l'économie et la recherche.
Requirements
Statistique de base
Course Staff
DJIDJOU Kevin
Ingénieur Telecom
Staff Member #2
Biography of instructor/staff member #2
Frequently Asked Questions
Quel navigateur web devrais-je utiliser ?
La plateforme fonctionne mieux avec les versions actuelles de Chrome, Edge, Firefox ou Safari ?