Discute des tests optimaux pour des hypothèses simples et de l'importance de la distance normalisée dans les tests d'hypothèse.
Explore les paires unilatérales et bilatérales dans les tests d'hypothèses statistiques, couvrant les valeurs critiques, les statistiques de test et les valeurs de p.
Explore l'estimation de régression linéaire, les tests d'hypothèses et les applications pratiques en statistique.
Explore les tests d'hypothèse, en soulignant l'état de la nature et l'importance de choisir le test le plus puissant.
Explore l'analyse de régression linéaire des données sur l'ozone à l'aide de modèles statistiques.
Explore les intervalles de confiance, les tests d'hypothèse et la prise de décision à l'aide de statistiques de test et de valeurs de p.
Couvre p-quantile, approximation normale, distributions articulaires et familles exponentielles en probabilité et en statistiques.
Couvre la méthode des moments pour estimer les paramètres et construire des intervalles de confiance basés sur des moments empiriques correspondant à des moments de distribution.
Explore les biais, la variance et les intervalles de confiance dans l'estimation des paramètres à l'aide d'exemples et de distributions.
Explore le biais, la variance, les estimateurs non biaisés et les intervalles de confiance dans l'estimation statistique.
