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L’échantillonnage en Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Récapitulatif

Chapitre 1

  • Bases de l’échantillonnage
  • Biais de sélection
  • Nombres pseudo-aléatoires

Chapitre 3

  • Taille d’échantillon et paramètres de population
  • Créer des distributions d’échantillonnage
  • Distributions d’échantillonnage approx. vs réelles
  • Théorème central limite

Chapitre 2

  • Échantillonnage aléatoire simple
  • Échantillonnage systématique
  • Échantillonnage stratifié
  • Échantillonnage en grappes

Chapitre 4

  • Bootstrap à partir d’un seul échantillon
  • Erreur standard
  • Intervalles de confiance
L’échantillonnage en Python

L’essentiel

 

  • L’écart type d’une statistique bootstrap approxime bien l’erreur standard
  • On peut supposer les distributions bootstrap normales pour les intervalles de confiance
L’échantillonnage en Python

Et ensuite ?

L’échantillonnage en Python

Bon apprentissage !

L’échantillonnage en Python

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