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Statistiques essentielles: Le test t

Introduit le test t pour l'évaluation des effets catégoriques sur les résultats quantitatifs, couvrant les tests d'hypothèses, les hypothèses et les tests alternatifs.

Analyse des données génomiques : identification des gènes exprimés différemment

Discuter des méthodes d'identification des gènes exprimés différemment dans l'analyse des données génomiques.

Tests jumelés : Shoe Sole Experiment

Explore les tests appariés à l'aide d'une expérience sur la semelle de chaussure, montrant des différences significatives entre les matériaux A et B.

Modélisation statistique : Estimation et essai d'hypothèses

Couvre la modélisation statistique, l'estimation, le CLT, les intervalles de confiance et les étapes de test d'hypothèse avec des exemples pratiques.

ANOVA et expériences factorielles

Explore l'ANOVA, les expériences factorielles et les techniques d'évaluation des modèles.

Intervalles de confiance et T-Test

Explore les intervalles de confiance, les tests T et les tests d'hypothèses, y compris les hypothèses et les régions critiques.

Analyse de la variance (ANOVA)

Couvre l'analyse de la variance (ANOVA) pour évaluer les effets variables catégoriels sur les résultats quantitatifs.

Statistiques et conception expérimentale

Explore la probabilité conditionnelle, les études de Framingham, la taille de l'effet, le test t et l'erreur d'échantillonnage dans les statistiques.

Test d'hypothèse: méthodologie T-Test

Explore la méthodologie de test d'hypothèse en utilisant des tests t et le test de randomisation.

Test d'hypothèse: T-Test et Chi-Square Test

Explique le test d'hypothèse en utilisant le test T et le test Chi-carré pour comparer les moyennes et évaluer l'indépendance des variables.