Statistical Methods for Research Workers is a classic book on statistics, written by the statistician R. A. Fisher. It is considered by some to be one of the 20th century's most influential books on statistical methods, together with his The Design of Experiments (1935). It was originally published in 1925, by Oliver & Boyd (Edinburgh); the final and posthumous 14th edition was published in 1970.
According to Denis Conniffe:
Ronald A. Fisher was "interested in application and in the popularization
of statistical methods and his early book Statistical Methods for Research Workers, published in 1925, went through many editions and
motivated and influenced the practical use of statistics in many fields of
study. His Design of Experiments (1935) [promoted] statistical technique and application. In that book he
emphasized examples and how to design experiments systematically from
a statistical point of view. The mathematical justification of the methods
described was not stressed and, indeed, proofs were often barely sketched
or omitted altogether ..., a fact which led H. B. Mann to fill the gaps with a rigorous mathematical treatment in his well-known treatise, ."
Prefaces
Introduction
Diagrams
Distributions
Tests of Goodness of Fit, Independence and Homogeneity; with table of χ2
Tests of Significance of Means, Difference of Means, and Regression Coefficients
The Correlation Coefficient
Intraclass Correlations and the Analysis of Variance
Further Applications of the Analysis of Variance
SOURCES USED FOR DATA AND METHODS INDEX
In the second edition of 1928 a chapter 9 was added: The Principles of Statistical Estimation.
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Statistical Methods for Research Workers is a classic book on statistics, written by the statistician R. A. Fisher. It is considered by some to be one of the 20th century's most influential books on statistical methods, together with his The Design of Experiments (1935). It was originally published in 1925, by Oliver & Boyd (Edinburgh); the final and posthumous 14th edition was published in 1970. According to Denis Conniffe: Ronald A.
vignette|redresse=1.5|Illustration de la valeur-p. X désigne la loi de probabilité de la statistique de test et z la valeur calculée de la statistique de test. Dans un test statistique, la valeur-p (en anglais p-value pour probability value), parfois aussi appelée p-valeur, est la probabilité pour un modèle statistique donné sous l'hypothèse nulle d'obtenir une valeur au moins aussi extrême que celle observée. L'usage de la valeur-p est courant dans de nombreux domaines de recherche comme la physique, la psychologie, l'économie et les sciences de la vie.
En statistiques et en économétrie, l'hypothèse nulle (symbole international : ) est une hypothèse postulant l'égalité entre des paramètres statistiques (généralement, la moyenne ou la variance) de deux échantillons dont elle fait l’hypothèse qu'ils sont pris sur des populations équivalentes. Elle est toujours testée contre une hypothèse alternative qui postule soit la différence des données (test bilatéral), soit une inégalité (plus petit que ou plus grand que) entre les données (test unilatéral).
Ce cours s'inscrit dans une offre de cours interdisciplinaires et collaboratifs ouverts aux étudiant·e·s de l'UNIL et de l'EPFL.
Il s'oriente principalement vers la connaissance de l'histoire de Lausa
This course covers topics in applied biostatistics, with an emphasis on practical aspects of data analysis using R statistical software. Topics include types of studies and their design and analysis,
Plonge dans le spectre de l'énergie spatiale dans la théorie de la turbulence, cruciale pour l'analyse de la distribution de l'énergie entre les échelles spatiales et sa connexion à des quantités mesurables.