Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Introduit des statistiques inférentielles, couvrant l'échantillonnage, la tendance centrale, la dispersion, les histogrammes, les scores z et la distribution normale.
Explore une régression robuste dans l'analyse des données génomiques, en mettant l'accent sur la pondération des résidus importants pour une meilleure précision des estimations et des mesures d'évaluation de la qualité telles que NUSE et RLE.
Présente des statistiques de comparaison, des taux d'erreur, des tests d'hypothèses et des exemples réels d'efficacité du traitement et d'analyse d'haltérophilie.
Explore les processus cognitifs dans l'analyse des données, en mettant l'accent sur la pensée visuelle et la simplification pour extraire des informations à partir de données.
Introduit les bases de la régression linéaire, de l'interprétation des coefficients, des hypothèses, des transformations et de la «différence des différences» pour l'analyse causale.
Explore l'échantillonnage dans les statistiques inférentielles, en mettant l'accent sur l'impact de la taille de l'échantillon et du caractère aléatoire sur la précision de l'inférence.
