Alors que nous commençons

Cours 0
L'objectif est de comprendre les « statistiques » efficacement, étape par étape.

1.
Pourquoi ce livre est-il divisé en deux parties ?
2.
Qu'est-ce que la statistique ? Statistiques descriptives et inférentielles
3.
L'écart type est le facteur le plus important
4.
On parle rarement de « probabilité ».
5.
Expliqué comme une « plage de précision prédictive de 95 % »
6.
Les symboles ou formules mathématiques sont rarement utilisés.
7.
L'auto-apprentissage est possible grâce à des exercices simples qui consistent à remplir des parenthèses.


Partie 1
De l'écart type aux tests et à l'estimation par intervalle, tout en même temps


Cours 1
Tableaux de fréquences et histogrammes : des outils qui mettent en évidence les caractéristiques de vos données.

1.
Nous utilisons les statistiques parce que les données brutes ne nous apprennent rien.
2.
Création d'un histogramme
[Résumé de la leçon 1]
[Exercices pratiques]


Cours 2
Le rôle du point d'équilibre et comment le comprendre : Le point d'équilibre est le point auquel le levier est équilibré.

1.
Les statistiques sont des nombres qui résument des données.
2.
Quelle est la moyenne ?
3.
Valeur moyenne dans le tableau de distribution des fréquences
4.
Le rôle de la moyenne dans un histogramme
5.
Comment devons-nous comprendre la moyenne ?
[Résumé de la leçon 2]
[Exercices pratiques]
[Colonne] Il existe plusieurs façons de calculer la moyenne.
[Explication supplémentaire] Pourquoi le point d'appui sur lequel le levier est équilibré devient la « moyenne arithmétique »


Conférence 3
Variance et écart type : statistiques qui estiment l’état des données dispersées.

1.
Il est important de connaître les statistiques irrégulières.
2.
Comprendre la dispersion en fonction de l'heure d'arrivée des bus
3.
Signification de l'écart type
4.
Comment calculer l'écart type à partir d'un tableau de distribution de fréquences
[Résumé de la leçon 3]
[Exercices pratiques]
[Explication supplémentaire] Preuve que la moyenne de l'écart doit être égale à 0.


Cours 4
Écart type ① : Évaluation de la spécificité des données

1.
L'écart type est la « rugosité de la vague ».
2.
Évaluer le caractère « unique » des données à l'aide de l'écart type
3.
Écart type lors de la comparaison de plusieurs ensembles de données
4.
Moyenne et écart type des données traitées
[Résumé de la leçon 4]
[Exercices pratiques]


Cours 5
Écart type 2 : Utilisé comme indicateur du risque boursier (volatilité du cours de l'action).

1.
Quel est le rendement moyen des actions ?
2.
Le rendement moyen à lui seul ne permet pas de déterminer si une entreprise est une bonne entreprise.
3.
Que signifie la volatilité des actions ?
[Résumé de la leçon 5]
[Exercices pratiques]


Cours 6
Écart type ③ : Comprendre le risque élevé, le rendement élevé et le ratio de Sharpe

1.
Risque élevé et rendement élevé, risque faible et rendement faible
2.
Comment déterminer la supériorité des produits financiers
3.
Le ratio de Sharpe, une mesure de la qualité des produits financiers
[Résumé de la leçon 6]
[Exercices pratiques]


Cours 7
Distribution normale : une distribution couramment observée dans les cas de la taille, des lancers de pièces, etc.

1.
La distribution de données la plus courante que vous trouverez
2.
Comment visualiser la distribution normale générale
3.
Les données clés suivent une distribution normale
[Résumé de la leçon 7]
[Exercices pratiques]
[Explication supplémentaire] Pourquoi le monde est rempli de distributions normales


Leçon 8
Point de départ de l'estimation statistique : Prédiction à l'aide de distributions normales

1.
Vous pouvez effectuer des prédictions en utilisant les propriétés de la distribution normale.
2.
Intervalle de précision prédictive à 95 % de la distribution normale standard
3.
Intervalle de précision prédictive à 95 % de la distribution normale générale
[Résumé de la leçon 8]
[Exercices pratiques]
[Chronique] L'habileté du diseur de bonne aventure à prédire avec exactitude les prophéties


Leçon 9
Tests d'hypothèses : inférer une population à partir d'une seule donnée

1.
L'estimation statistique consiste à déduire le tout à partir d'une partie.
2.
Estimer une population plus précise
3.
La validité de l'hypothèse est évaluée par l'intervalle de précision prédictive à 95 %.
[Résumé de la leçon 9]
[Exercices pratiques]
[Colonne] Points novateurs et limites des tests statistiques


Cours 10
Estimation par intervalle : Détermination d’un intervalle de confiance à 95 % de précision

1.
En utilisant à l'inverse l'intervalle de précision prédictive pour l'estimation
2.
Que signifie un intervalle de confiance à 95 % ?
3.
Estimation par intervalle de la moyenne d'une population normale à écart-type connu
[Résumé de la leçon 10]
[Exercices pratiques]


Partie 2
Deviner le vaste monde qui se cache derrière les données d'observation


Cours 11
Populations et inférence statistique : déduire le tout à partir de la partie

1.
La population est un bocal virtuel
2.
Échantillonnage aléatoire et moyenne de la population
[Résumé de la leçon 11]
[Exercices pratiques]


Cours 12
Variance et écart-type de la population : statistiques indiquant la distribution des données de population.

1.
Comprendre l'état de la distribution des données
2.
Calcul de la variance et de l'écart type de la population
[Résumé de la leçon 12]
[Exercices pratiques]


Cours 13
Moyenne de l'échantillon ① : La moyenne de plusieurs données est plus proche de la moyenne de la population que la moyenne d'une seule donnée.

1.
Que pouvons-nous déduire d'une seule donnée observée ?
2.
Pourquoi calculer la moyenne de l'échantillon ?
[Résumé de la leçon 13]
[Exercices pratiques]


Cours 14
Moyenne de l'échantillon② : À mesure que les données observées augmentent, l'intervalle de prédiction se rétrécit.

1.
Propriétés de la moyenne de l'échantillon observées dans une distribution normale
2.
Intervalle de prédiction à 95 % pour la moyenne de l'échantillon dans une population normale
[Résumé de la leçon 14]
[Exercices pratiques]


Conférence 15
Estimation par intervalle de la moyenne d'une population à partir de la moyenne d'un échantillon : Quelle est la moyenne d'une population normale dont la variance est connue ?

1.
Méthodes d'estimation de la moyenne ou de la variance d'une population
2.
Estimation par intervalle de la moyenne de la population à partir de la moyenne de l'échantillon
[Résumé de la leçon 15]
[Exercices pratiques]


Cours 16
Distribution du chi carré : Comment calculer la variance de l’échantillon et la distribution du chi carré

1.
Comment calculer la variance d'un échantillon
2.
Qu'est-ce que la distribution du chi carré ?
[Résumé de la leçon 16]
[Exercices pratiques]


Cours 17
Estimation de la variance d'une population normale : estimation de la variance de la population à l'aide de la distribution du chi carré

1.
Intervalle de précision prédictive à 95 % de la distribution du chi carré
2.
Estimation de la variance de la population d'une population normale
[Résumé de la leçon 17]
[Exercices pratiques]


Conférence 18
La distribution de la variance de l'échantillon est la distribution du chi carré : une statistique W proportionnelle à la variance de l'échantillon

1.
Comment créer une statistique W proportionnelle à la variance de l'échantillon
2.
La distribution du chi carré de la variance de l'échantillon est un nombre ayant un degré de liberté de moins.
[Résumé de la leçon 18]
[Exercices pratiques]
[Explication supplémentaire] Pourquoi W degrés de liberté sont-ils inférieurs de 1 à V degrés de liberté ?


Conférence 19
Estimation par intervalle d'une population normale à moyenne inconnue : la variance de la population peut être estimée même si la moyenne de la population est inconnue.

1.
Estimation de la variance de la population sans connaître la moyenne de la population
2.
Un exemple concret d'estimation de la variance de la population
[Résumé de la leçon 19]
[Exercices pratiques]


Cours 20
Distribution t : Statistique calculable à partir d’un échantillon observé dans la réalité, autre que la moyenne de la population.

1.
distribution t
2.
Histogramme de la distribution t
3.
Calcul de la statistique T
4.
Définition formelle de la distribution t
[Résumé de la leçon 20]
[Exercices pratiques]
[Colonne] La découverte de la distribution t est due à la bière Guinness.


Cours 21
Estimation par intervalle avec la distribution t : estimation de la moyenne de la population lorsque la variance de la population est inconnue dans une population normale.

1.
L'estimation par intervalle la plus naturelle : la distribution t
2.
Méthode d'estimation par intervalle utilisant la variance t
[Résumé de la leçon 21]
[Exercices pratiques]


Pour conclure le livre

Réponses aux exercices pratiques

Recherche

Statistiques en 3 semaines avec les bases des mathématiques de collège

La raison pour laquelle nous étudions les statistiques est d'extraire des informations significatives du flot de données, telles que l'analyse des données pour le marketing, l'analyse des risques et des rendements des produits financiers et l'analyse des fluctuations des taux boursiers et de change.
Cependant, son apprentissage n'est pas aisé en raison de formules mathématiques complexes et d'explications difficiles.
Ce livre offre une base solide en statistiques en utilisant uniquement les mathématiques élémentaires du collège, telles que les quatre opérations de base, les carrés et les racines, sans recourir à des formules ou des symboles complexes.

Il faut être bon en statistiques pour gagner la compétition.

Dans un monde où la concurrence est féroce, le succès ou l'échec d'une entreprise dépend de sa capacité à extraire des informations pertinentes des innombrables données et chiffres qui affluent.
En analysant divers phénomènes exprimés en chiffres, tels que les tendances des prix du marché, les tendances des dépenses de consommation, les fluctuations des taux boursiers et de change et les fluctuations des prix de l'immobilier, vous pouvez extraire les informations dont vous et votre entreprise avez besoin et les prévoir avec précision afin de développer une stratégie gagnante et performante.
Les statistiques constituent le fondement de l'élaboration de stratégies performantes et gagnantes.
À petite échelle, les investisseurs individuels doivent analyser les données boursières ou immobilières pour anticiper avec précision les tendances futures des prix et ainsi élaborer des stratégies d'investissement rentables. À plus grande échelle, un pays doit analyser diverses données statistiques pour prévoir avec exactitude l'avenir et élaborer une stratégie nationale de développement.
Pour survivre à cette ère de concurrence sans limites, les individus, les entreprises et les nations doivent maîtriser les statistiques capables de prédire l'avenir avec précision.

Introduction aux statistiques pour les professionnels (3 semaines)

Dans tous les services, y compris les ventes, la planification et le marketing, les données statistiques sont indispensables pour analyser les données et élaborer des stratégies.
Cependant, de nombreux hommes d'affaires ont la nausée rien qu'en entendant le mot « statistiques ».
C'est parce que, jusqu'à présent, les statistiques ont été apprises avec beaucoup de difficulté.
Ce livre a été conçu pour aider même les débutants les plus novices à comprendre les sujets les plus importants en statistiques, à savoir les « tests » et l'« estimation par intervalle », de la manière la plus simple et la plus rapide possible.
Parce qu'il explique les statistiques en détail avec des exemples précis et sans utiliser de formules mathématiques difficiles, même les personnes qui ne sont pas douées en mathématiques peuvent facilement apprendre les statistiques.
Composée de 21 leçons au total, cette formation permet même aux personnes les plus occupées du monde des affaires de maîtriser les bases des statistiques en seulement trois semaines, en y consacrant seulement 30 minutes par jour.

Caractéristiques du livre

1.
Il s'agit d'un livre d'introduction très facile qui ne couvre que les aspects les plus essentiels des statistiques.
2.
Il est structuré de manière à ce que vous puissiez comprendre les notions statistiques très importantes telles que « test » et « estimation par intervalle » dans les plus brefs délais, en commençant par le niveau débutant.
3.
Les formules mathématiques difficiles telles que le calcul différentiel et intégral, sigma (∑), la formule de combinaison (nCk) et le symbole de variable aléatoire (P(X=x)) ne sont pas utilisées du tout.
Par conséquent, on peut la comprendre avec seulement les quatre opérations arithmétiques de base, les carrés, les racines et les équations linéaires, qui sont des notions mathématiques de base du collège.
4.
Nous nous concentrerons sur l'écart type, qui est la clé de la compréhension des statistiques.
5.
Il propose des explications faciles à comprendre à l'aide d'exemples précis tels que les horaires de bus, les indices boursiers, les risques et les rendements des produits financiers et les sondages de sortie des urnes.
6.
Vous pouvez développer votre capacité à discerner les mérites des produits financiers grâce à des exemples tels que les taux de croissance des entreprises, les rendements mensuels moyens des actions et la performance des fonds.
7.
Elle permet de mieux comprendre les concepts statistiques en introduisant une interprétation unique appelée « intervalle de précision prédictive à 95 % ».
8.
Vous pouvez vérifier vos acquis et vous les approprier en résolvant des exercices simples qui vous demandent de remplir les parenthèses.