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Test de Fisher pour les variances - Égalité - Calculatrice - 1/2
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THÈMES ABORDÉS ET VIDÉOS – PLAYLIST STATISTIQUES
Comparaison de moyenne – Échantillons Indépendants
THÈMES NON ABORDÉS – PAS DE VIDÉO (ACTUELLEMENT) :
Anova – Analyse de la variance (1, 2 facteurs, interactions…)
Généralisation du test de Student (avec h1 : il existe au moins une moyenne différente des autres)
Conditions :
Les échantillons doivent être indépendants (cartographie des résidus)
Populations normalement distribuées (Pearson, symétrie/aplatissement)
Populations de même variance (homoscédasticité) (Hartley, Bartlett)
ACP - Analyse en Composantes Principales –
Nombre d’axe = Empirique (% de l’inertie totale), coude de Cattell, critère de Kaiser (supérieur à 1)
Analyse du cercle des corrélation
Analyse du plan factoriel
CAH – Classification ascendante hiérarchique
Arbre hiérarchique (dendrogramme)
Caractérisation des classes ou clusters
AFC - Analyse factorielle des correspondances (simples)
ACM – Analyse des correspondances multiples
Généralisation de l’AFC
Régression
Séries chronologiques
Analyse discriminante
Classifications
Utilité -raison (lecture étude scientifique, comparaison efficacité d’un produit, effet du milieu)
Thèmes abordés
Erreurs, questions
Chaînes conseillées
Comparaison de moyenne – Échantillons Indépendants
THÈMES NON ABORDÉS – PAS DE VIDÉO (ACTUELLEMENT) :
Anova – Analyse de la variance (1, 2 facteurs, interactions…)
Généralisation du test de Student (avec h1 : il existe au moins une moyenne différente des autres)
Conditions :
Les échantillons doivent être indépendants (cartographie des résidus)
Populations normalement distribuées (Pearson, symétrie/aplatissement)
Populations de même variance (homoscédasticité) (Hartley, Bartlett)
ACP - Analyse en Composantes Principales –
Nombre d’axe = Empirique (% de l’inertie totale), coude de Cattell, critère de Kaiser (supérieur à 1)
Analyse du cercle des corrélation
Analyse du plan factoriel
CAH – Classification ascendante hiérarchique
Arbre hiérarchique (dendrogramme)
Caractérisation des classes ou clusters
AFC - Analyse factorielle des correspondances (simples)
ACM – Analyse des correspondances multiples
Généralisation de l’AFC
Régression
Séries chronologiques
Analyse discriminante
Classifications
Utilité -raison (lecture étude scientifique, comparaison efficacité d’un produit, effet du milieu)
Thèmes abordés
Erreurs, questions
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