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Les résultats justifient-ils l’usage envisagé ?

Formules approximatives de taille d’échantillon pour estimer une moyenne ou proportion de population sous des hypothèses explicites de confiance et de marge d’erreur.

Une présentation des quatre termes de la formule de Bayes, des taux de base, des mises à jour successives, des observations dépendantes et des limites du modèle.

Construire un prédicteur linéaire, calculer les résidus et suivre ses mises à jour par gradient ; estimation fermée et inférence statistique sont traitées séparément.

Une carte allant des modèles probabilistes et variables aléatoires à l'échantillonnage, l'estimation et la décision statistique.

Un test de moyenne détaillé relie valeurs p, puissance, effets pratiques, intervalles de confiance, comparaisons multiples et examens répétés des résultats.

Le théorème central limite, ses hypothèses et limites, et la raison pour laquelle des moyennes d’échantillon standardisées approchent souvent une loi normale.