In today's data-rich engineering environments, a solid grasp of fundamental statistical methods is essential. Engineers routinely face variability in materials, processes, and measurements — and statistics provides the tools to…
Cet atelier propose une introduction aux principes et concepts fondamentaux de la statistique. La première partie couvre les techniques classiques et plus récentes d'analyse exploratoire des données (EDA) pour décrire les données avec des outils numériques et graphiques. Les différentes utilisations de ces méthodes telles que la détection des valeurs aberrantes sont abordées.
La deuxième partie aborde, à l'aide d'exemples concrets, les principes sous-jacents aux tests statistiques et à la prise de décision en présence d'incertitude. Elle couvre les risques encourus, la taille de l'effet, les valeurs p ainsi que la signification statistique et la pertinence pratique. L'utilisation et l'interprétation des intervalles de confiance sont également abordées. Un excellent module d'introduction et une base solide pour tous les autres cours.
Learn about key biostatistical concepts and efficient tools for summarising & visualising data. Demystify the statistical testing approach used to make decision in the presence of uncertainty.