59 questions de statistiques avec réponses complètes
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Description
Introduction au livre
Les statistiques sont toujours déroutantes en pratique. Cette fois-ci, essayons de les comprendre correctement !
Les statistiques sont bien plus qu'une simple technique analytique ; c'est un outil essentiel pour interpréter la signification des données et obtenir des résultats fiables.
Cependant, lorsque de nombreuses personnes sont confrontées aux statistiques dans la pratique, elles sont souvent déconcertées quant à la manière de les appliquer.
Ce livre part de ces préoccupations pratiques.
Il explore systématiquement les concepts statistiques clés centrés sur quatre situations principales, en se concentrant sur des sujets qui n'ont pas été beaucoup abordés par le passé mais qui sont en réalité importants et ont un impact décisif sur la prise de décision statistique.
De plus, au lieu de simplement énumérer des formules, il explique leur signification et leur contexte une par une, ce qui permet une compréhension plus approfondie des concepts.
Je recommande ce livre aux praticiens qui souhaitent aller au-delà de la simple analyse de données et en tirer des enseignements statistiques approfondis.
Les statistiques sont bien plus qu'une simple technique analytique ; c'est un outil essentiel pour interpréter la signification des données et obtenir des résultats fiables.
Cependant, lorsque de nombreuses personnes sont confrontées aux statistiques dans la pratique, elles sont souvent déconcertées quant à la manière de les appliquer.
Ce livre part de ces préoccupations pratiques.
Il explore systématiquement les concepts statistiques clés centrés sur quatre situations principales, en se concentrant sur des sujets qui n'ont pas été beaucoup abordés par le passé mais qui sont en réalité importants et ont un impact décisif sur la prise de décision statistique.
De plus, au lieu de simplement énumérer des formules, il explique leur signification et leur contexte une par une, ce qui permet une compréhension plus approfondie des concepts.
Je recommande ce livre aux praticiens qui souhaitent aller au-delà de la simple analyse de données et en tirer des enseignements statistiques approfondis.
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Aperçu
indice
CHAPITRE 1 Questions fondamentales posées lors de l'apprentissage des statistiques
Curiosité 01 : Qu'est-ce que la statistique ?
Curiosité 02 Pourquoi devrions-nous apprendre la théorie des probabilités ?
Curiosité 03 Statistiques vs. Théorie des probabilités
Curiosité 04 : Pourquoi apparaît-elle lors de l’apprentissage automatique ?
Curiosité 05 Quelle est la signification statistique de l'affirmation selon laquelle corrélation ne signifie pas nécessairement causalité ?
Question 06 Comment évalue-t-on la causalité ?
Curiosité 07 Quelle est la signification intuitive de l'ajout d'un effet d'interaction ?
Curiosité 08 : Quels sont les défis auxquels les statistiques sont actuellement confrontées ?
Curiosité 09 Qu'est-ce que la dimension en analyse statistique ?
Question 10 : Comment réduire la dimensionnalité (nombre de caractéristiques dans les variables d'entrée) ?
Question 11 : Quand puis-je manquer la sélection avant et la suppression arrière ?
Curiosité 12 : Lasso vs. Régularisation Ridge
Curiosité 13 : Théorème central limite contre loi des grands nombres
Question 14 : Quelle est la différence entre les différents termes qui représentent des moyennes (espérance, moyenne arithmétique) ?
Question 15 : Si la variance d'une variable d'entrée est trop faible, cela signifie-t-il qu'elle n'a aucun pouvoir explicatif ?
Curiosité 16 : Standardisation vs. Normalisation
Question 17 Comment transformer des données non normalement distribuées en une distribution normale ?
Question 18 : Transformation de normalité pour les distributions asymétriques à droite
Question 19 : Que se passe-t-il si nous appliquons simplement une transformation logarithmique à des données d'échantillon qui suivent déjà une distribution normale ?
Transformation de normalité de Curiosity 20 pour les distributions asymétriques à gauche
Curiosité 21 : Que signifie stabiliser la distribution ?
Question 22 : Que sont la matrice de covariance et la matrice de corrélation ?
CHAPITRE 2 Questions qui se posent lors de l'apprentissage des statistiques inférentielles
Curiosité 23 Vraisemblance vs. Probabilité
Question 24 : Comment calcule-t-on la vraisemblance pour plusieurs échantillons ?
Question 25 : Quelle est la signification intuitive de la maximisation de la vraisemblance dans des données discrètes ?
Curiosité 26 Comment un ordinateur calcule-t-il les estimations de vraisemblance maximale ?
Curiosité 27 Comment pouvons-nous calculer l'estimation du maximum de vraisemblance pour des données discrètes à l'aide d'une formule ? (feat.
différentiel)
Curiosité 28 Pourquoi prenons-nous des bûches à Udo ?
Question 29 : Comment peut-on calculer mathématiquement l'estimation du maximum de vraisemblance pour des données continues ?
Question 30 : Que signifie intuitivement maximiser la vraisemblance dans des données continues ?
Curiosité 31 Quelle est la signification intuitive de maximiser la probabilité postérieure ? (feat.
Bayésien)
Curiosité 32 : Échantillonnage vs. Rééchantillonnage
Question 33 : Quels sont les principaux types d'échantillonnage probabiliste ?
Question 34 : Quels sont les principaux types d'échantillonnage non probabiliste ?
Question 35 : Quels sont les principaux types de rééchantillonnage ?
CHAPITRE 3 Questions qui se posent lors de l'apprentissage des tests d'hypothèses
Question 36 : Tests d’hypothèses vs. estimation du maximum de vraisemblance
Curiosité 37 : Hypothèse nulle vs. hypothèse alternative
Curiosité 38 Quelle est l'intuition derrière la signification réelle de la valeur p numérique ?
Question 39 : Qu'est-ce qu'un test t à un échantillon ?
Question 40 : Qu'est-ce qu'un test t à deux échantillons ?
Question 41 : Test t à un échantillon vs. Test t à deux échantillons vs. ANOVA
Question 42 : Où se situe le test t apparié ?
CHAPITRE 4 Questions qui se posent lors de l'apprentissage de l'analyse de régression
Curiosité 43 Que signifie entraîner un modèle linéaire ?
Question 44 Valeur observée (y) VS Valeur ajustée ( )
Question 45 : Estimation du maximum de vraisemblance vs. estimation par les moindres carrés dans les modèles linéaires
Question 46 : Quel est le fondement de la linéarité dans les modèles linéaires ?
Question 47 : Quelle est l'hypothèse nulle dans l'analyse de régression linéaire ?
Curiosité 48 : Écart vs. Erreur vs. Résidu
Question 49 : Écart type vs. Erreur type
Question 50 : Régression linéaire multiple vs. Régression linéaire multivariée
Question 51 : Quelles sont les hypothèses formulées dans la régression linéaire ?
Question 52 : Données quantitatives vs. données qualitatives
Question 53 : Comment modéliser les variables de sortie qualitatives ?
Question 54 : À quoi ressemble un modèle dans une analyse de régression logistique ?
Question 55 : Quelles sont les métriques utilisées pour évaluer les performances des problèmes de classification ?
Question 56 : Que signifie la valeur de l’axe des x de la courbe ROC ?
Question 57 : Que signifie la valeur de l’axe des y de la courbe ROC ?
Curiosité 58 Précision vs. Rappel
Question 59 : Comment évaluer des données présentant un déséquilibre entre valeurs positives et négatives ?
Curiosité 01 : Qu'est-ce que la statistique ?
Curiosité 02 Pourquoi devrions-nous apprendre la théorie des probabilités ?
Curiosité 03 Statistiques vs. Théorie des probabilités
Curiosité 04 : Pourquoi apparaît-elle lors de l’apprentissage automatique ?
Curiosité 05 Quelle est la signification statistique de l'affirmation selon laquelle corrélation ne signifie pas nécessairement causalité ?
Question 06 Comment évalue-t-on la causalité ?
Curiosité 07 Quelle est la signification intuitive de l'ajout d'un effet d'interaction ?
Curiosité 08 : Quels sont les défis auxquels les statistiques sont actuellement confrontées ?
Curiosité 09 Qu'est-ce que la dimension en analyse statistique ?
Question 10 : Comment réduire la dimensionnalité (nombre de caractéristiques dans les variables d'entrée) ?
Question 11 : Quand puis-je manquer la sélection avant et la suppression arrière ?
Curiosité 12 : Lasso vs. Régularisation Ridge
Curiosité 13 : Théorème central limite contre loi des grands nombres
Question 14 : Quelle est la différence entre les différents termes qui représentent des moyennes (espérance, moyenne arithmétique) ?
Question 15 : Si la variance d'une variable d'entrée est trop faible, cela signifie-t-il qu'elle n'a aucun pouvoir explicatif ?
Curiosité 16 : Standardisation vs. Normalisation
Question 17 Comment transformer des données non normalement distribuées en une distribution normale ?
Question 18 : Transformation de normalité pour les distributions asymétriques à droite
Question 19 : Que se passe-t-il si nous appliquons simplement une transformation logarithmique à des données d'échantillon qui suivent déjà une distribution normale ?
Transformation de normalité de Curiosity 20 pour les distributions asymétriques à gauche
Curiosité 21 : Que signifie stabiliser la distribution ?
Question 22 : Que sont la matrice de covariance et la matrice de corrélation ?
CHAPITRE 2 Questions qui se posent lors de l'apprentissage des statistiques inférentielles
Curiosité 23 Vraisemblance vs. Probabilité
Question 24 : Comment calcule-t-on la vraisemblance pour plusieurs échantillons ?
Question 25 : Quelle est la signification intuitive de la maximisation de la vraisemblance dans des données discrètes ?
Curiosité 26 Comment un ordinateur calcule-t-il les estimations de vraisemblance maximale ?
Curiosité 27 Comment pouvons-nous calculer l'estimation du maximum de vraisemblance pour des données discrètes à l'aide d'une formule ? (feat.
différentiel)
Curiosité 28 Pourquoi prenons-nous des bûches à Udo ?
Question 29 : Comment peut-on calculer mathématiquement l'estimation du maximum de vraisemblance pour des données continues ?
Question 30 : Que signifie intuitivement maximiser la vraisemblance dans des données continues ?
Curiosité 31 Quelle est la signification intuitive de maximiser la probabilité postérieure ? (feat.
Bayésien)
Curiosité 32 : Échantillonnage vs. Rééchantillonnage
Question 33 : Quels sont les principaux types d'échantillonnage probabiliste ?
Question 34 : Quels sont les principaux types d'échantillonnage non probabiliste ?
Question 35 : Quels sont les principaux types de rééchantillonnage ?
CHAPITRE 3 Questions qui se posent lors de l'apprentissage des tests d'hypothèses
Question 36 : Tests d’hypothèses vs. estimation du maximum de vraisemblance
Curiosité 37 : Hypothèse nulle vs. hypothèse alternative
Curiosité 38 Quelle est l'intuition derrière la signification réelle de la valeur p numérique ?
Question 39 : Qu'est-ce qu'un test t à un échantillon ?
Question 40 : Qu'est-ce qu'un test t à deux échantillons ?
Question 41 : Test t à un échantillon vs. Test t à deux échantillons vs. ANOVA
Question 42 : Où se situe le test t apparié ?
CHAPITRE 4 Questions qui se posent lors de l'apprentissage de l'analyse de régression
Curiosité 43 Que signifie entraîner un modèle linéaire ?
Question 44 Valeur observée (y) VS Valeur ajustée ( )
Question 45 : Estimation du maximum de vraisemblance vs. estimation par les moindres carrés dans les modèles linéaires
Question 46 : Quel est le fondement de la linéarité dans les modèles linéaires ?
Question 47 : Quelle est l'hypothèse nulle dans l'analyse de régression linéaire ?
Curiosité 48 : Écart vs. Erreur vs. Résidu
Question 49 : Écart type vs. Erreur type
Question 50 : Régression linéaire multiple vs. Régression linéaire multivariée
Question 51 : Quelles sont les hypothèses formulées dans la régression linéaire ?
Question 52 : Données quantitatives vs. données qualitatives
Question 53 : Comment modéliser les variables de sortie qualitatives ?
Question 54 : À quoi ressemble un modèle dans une analyse de régression logistique ?
Question 55 : Quelles sont les métriques utilisées pour évaluer les performances des problèmes de classification ?
Question 56 : Que signifie la valeur de l’axe des x de la courbe ROC ?
Question 57 : Que signifie la valeur de l’axe des y de la courbe ROC ?
Curiosité 58 Précision vs. Rappel
Question 59 : Comment évaluer des données présentant un déséquilibre entre valeurs positives et négatives ?
Image détaillée
Dans le livre
L'élément le plus important sur lequel je me suis concentré lors de la préparation du livre était d'aider les lecteurs à le comprendre intuitivement.
Nous avons largement utilisé des figures et des diagrammes pour expliquer visuellement autant que possible les concepts complexes, permettant ainsi aux lecteurs de saisir d'un coup d'œil le déroulement des statistiques.
Les formules sont expliquées rigoureusement lorsque cela est absolument nécessaire, mais les parties qui peuvent être suffisamment transmises intuitivement sont audacieusement omises.
Grâce aux commentaires que j'ai reçus de divers experts et non-experts en statistiques tout au long du processus, j'ai pu atteindre à la fois une approche académique approfondie et une application pratique.
Il inclut également des concepts utilisés dans le travail statistique concret mais rarement abordés, en se concentrant sur des aspects plus fondamentaux pour aider les lecteurs à comprendre le tableau d'ensemble des statistiques.
J'espère que cela ne s'arrêtera pas à la simple publication du livre, mais que cela permettra de communiquer avec les lecteurs et d'acquérir des connaissances pratiques.
Nous avons largement utilisé des figures et des diagrammes pour expliquer visuellement autant que possible les concepts complexes, permettant ainsi aux lecteurs de saisir d'un coup d'œil le déroulement des statistiques.
Les formules sont expliquées rigoureusement lorsque cela est absolument nécessaire, mais les parties qui peuvent être suffisamment transmises intuitivement sont audacieusement omises.
Grâce aux commentaires que j'ai reçus de divers experts et non-experts en statistiques tout au long du processus, j'ai pu atteindre à la fois une approche académique approfondie et une application pratique.
Il inclut également des concepts utilisés dans le travail statistique concret mais rarement abordés, en se concentrant sur des aspects plus fondamentaux pour aider les lecteurs à comprendre le tableau d'ensemble des statistiques.
J'espère que cela ne s'arrêtera pas à la simple publication du livre, mais que cela permettra de communiquer avec les lecteurs et d'acquérir des connaissances pratiques.
--- Note de l'auteur
Avis de l'éditeur
Si vous vous intéressez à l'analyse de données, vous aurez des questions sur les statistiques.
Essayons de comprendre plus précisément et d'obtenir des informations statistiques !
Pour déterminer la distribution de probabilité qui correspond le mieux à mes données, dois-je utiliser un test d'hypothèse ou une approche basée sur l'estimation du maximum de vraisemblance ? Si les termes statistiques vous semblent familiers au premier abord, mais que vous avez du mal à répondre directement à ces questions, ce livre est fait pour vous.
Quiconque travaille avec des données sait à quel point les statistiques peuvent être un outil puissant.
Cependant, même après avoir assimilé divers concepts, il existe de nombreux cas où un décalage entre la théorie et la réalité se fait sentir lorsqu'on tente de les appliquer à une analyse concrète.
Cet ouvrage décrypte des concepts qui imprègnent le vaste cadre des statistiques en soulevant des questions qui se posent dans quatre situations majeures.
Il se concentre sur des sujets qui n'ont pas été beaucoup abordés par le passé, mais qui constituent en réalité des théories importantes et fréquemment utilisées.
Il explique clairement en quoi des termes et des concepts similaires diffèrent réellement, et contrairement à de nombreux ouvrages de statistiques qui tentent de minimiser les formules, il commence par les formules de base et explique étape par étape à quelles conclusions elles mènent.
Cela vous aide à mieux comprendre les concepts en décomposant les formules une par une, et pose des bases solides pour les concepts que vous apprendrez plus tard.
Si vous trouvez encore les statistiques confuses ou difficiles, ce livre vous sera certainement utile.
* Conférence vidéo : https://www.youtube.com/@paintingscientist/featured
Essayons de comprendre plus précisément et d'obtenir des informations statistiques !
Pour déterminer la distribution de probabilité qui correspond le mieux à mes données, dois-je utiliser un test d'hypothèse ou une approche basée sur l'estimation du maximum de vraisemblance ? Si les termes statistiques vous semblent familiers au premier abord, mais que vous avez du mal à répondre directement à ces questions, ce livre est fait pour vous.
Quiconque travaille avec des données sait à quel point les statistiques peuvent être un outil puissant.
Cependant, même après avoir assimilé divers concepts, il existe de nombreux cas où un décalage entre la théorie et la réalité se fait sentir lorsqu'on tente de les appliquer à une analyse concrète.
Cet ouvrage décrypte des concepts qui imprègnent le vaste cadre des statistiques en soulevant des questions qui se posent dans quatre situations majeures.
Il se concentre sur des sujets qui n'ont pas été beaucoup abordés par le passé, mais qui constituent en réalité des théories importantes et fréquemment utilisées.
Il explique clairement en quoi des termes et des concepts similaires diffèrent réellement, et contrairement à de nombreux ouvrages de statistiques qui tentent de minimiser les formules, il commence par les formules de base et explique étape par étape à quelles conclusions elles mènent.
Cela vous aide à mieux comprendre les concepts en décomposant les formules une par une, et pose des bases solides pour les concepts que vous apprendrez plus tard.
Si vous trouvez encore les statistiques confuses ou difficiles, ce livre vous sera certainement utile.
* Conférence vidéo : https://www.youtube.com/@paintingscientist/featured
SPÉCIFICATIONS DES PRODUITS
- Date d'émission : 12 mai 2025
Nombre de pages, poids, dimensions : 264 pages | 396 g | 152 × 225 × 12 mm
- ISBN13 : 9791140714568
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Langue coréenne
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