Inférence statistique
Ce qu'un échantillon peut et ne peut pas dire de la population qui l'a produit : comment un estimateur se trompe, ce qu'un intervalle de confiance promet réellement, et ce qu'est une valeur p - avec les trois endroits où chacun est couramment lu comme quelque chose de plus fort qu'il n'est.
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Estimateurs, biais et erreur type
25 min · 100 XPUn estimateur comme variable aléatoire dotée de sa propre distribution, la décomposition de son erreur en biais et variance, et le cas travaillé où l'estimateur sans biais du manuel est le moins bon des deux.
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Les intervalles de confiance et ce qu'ils couvrent
30 min · 120 XPLa couverture comme propriété de la procédure plutôt que d'un intervalle particulier, pourquoi la loi de Student n'est pas un raffinement facultatif, et un calcul exact montrant un intervalle standard livrant 87 % là où il en annonce 95.
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Tests d'hypothèses, valeurs p et puissance
30 min · 120 XPCe dont une valeur p est la probabilité et ce qu'elle n'est pas, les deux taux d'erreur et l'asymétrie entre eux, et l'arithmétique montrant que la plupart des résultats significatifs peuvent être faux alors que chaque test se comporte exactement comme annoncé.
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