๐ง ๐๐จ๐ฆ๐ฉ๐ซ๐๐ง๐๐ซ๐ ๐ฅ๐ ๐๐ก๐́๐จ๐ซ๐̀๐ฆ๐ ๐๐ ๐๐๐ฒ๐๐ฌ : ๐๐ง๐ ๐๐ฅ๐́ ๐ฉ๐จ๐ฎ๐ซ ๐๐́๐๐ข๐๐๐ซ ๐๐ง ๐๐ข๐ญ๐ฎ๐๐ญ๐ข๐จ๐ง ๐’๐๐ง๐๐๐ซ๐ญ๐ข๐ญ๐ฎ๐๐
Le ๐ญ๐ก๐́๐จ๐ซ๐̀๐ฆ๐ ๐๐ ๐๐๐ฒ๐๐ฌ, concept fondamental en ๐ญ๐ก๐́๐จ๐ซ๐ข๐ ๐๐๐ฌ ๐ฉ๐ซ๐จ๐๐๐๐ข๐ฅ๐ข๐ญ๐́๐ฌ, est essentiel pour ๐ฉ๐ซ๐๐ง๐๐ซ๐ ๐๐๐ฌ ๐๐́๐๐ข๐ฌ๐ข๐จ๐ง๐ฌ ๐́๐๐ฅ๐๐ข๐ซ๐́๐๐ฌ face ร l’incertitude. Il permet ๐’๐๐๐ญ๐ฎ๐๐ฅ๐ข๐ฌ๐๐ซ ๐ง๐จ๐ฌ ๐๐ซ๐จ๐ฒ๐๐ง๐๐๐ฌ ร partir de ๐ง๐จ๐ฎ๐ฏ๐๐ฅ๐ฅ๐๐ฌ ๐ฉ๐ซ๐๐ฎ๐ฏ๐๐ฌ ๐จ๐ฎ ๐จ๐๐ฌ๐๐ซ๐ฏ๐๐ญ๐ข๐จ๐ง๐ฌ.
⚠️ ๐๐́๐๐ข๐ฌ ๐̀ ๐ซ๐๐ฅ๐๐ฏ๐๐ซ
❌ ๐๐๐ฎ๐ฏ๐๐ข๐ฌ๐ ๐ข๐ง๐ญ๐๐ซ๐ฉ๐ซ๐́๐ญ๐๐ญ๐ข๐จ๐ง : sans comprรฉhension du thรฉorรจme, le risque de ๐ญ๐ข๐ซ๐๐ซ ๐๐๐ฌ ๐๐จ๐ง๐๐ฅ๐ฎ๐ฌ๐ข๐จ๐ง๐ฌ ๐๐ซ๐ซ๐จ๐ง๐́๐๐ฌ est รฉlevรฉ.
❌ ๐๐ ๐ง๐จ๐ซ๐๐ซ ๐ฅ๐๐ฌ ๐ข๐ง๐๐จ๐ซ๐ฆ๐๐ญ๐ข๐จ๐ง๐ฌ ๐ ๐ฉ๐ซ๐ข๐จ๐ซ๐ข : cela conduit ร des ๐ซ๐́๐ฌ๐ฎ๐ฅ๐ญ๐๐ญ๐ฌ ๐๐ข๐๐ข๐ฌ๐́๐ฌ.
❌ ๐๐จ๐ฆ๐ฉ๐ฅ๐๐ฑ๐ข๐ญ๐́ ๐๐๐ฅ๐๐ฎ๐ฅ๐๐ญ๐จ๐ข๐ซ๐ : les calculs deviennent ๐๐ข๐๐๐ข๐๐ข๐ฅ๐๐ฌ avec des grands jeux de donnรฉes, nรฉcessitant des outils adaptรฉs.
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✅ ๐๐ฉ๐ฉ๐จ๐ซ๐ญ๐ฎ๐ง๐ข๐ญ๐́๐ฌ ๐จ๐๐๐๐ซ๐ญ๐๐ฌ
✔️ ๐๐ฆ๐́๐ฅ๐ข๐จ๐ซ๐๐ญ๐ข๐จ๐ง ๐๐๐ฌ ๐ฉ๐ซ๐ข๐ฌ๐๐ฌ ๐๐ ๐๐́๐๐ข๐ฌ๐ข๐จ๐ง : en mรฉdecine, finance ou data science, ce thรฉorรจme permet ๐’๐๐ง๐ญ๐ข๐๐ข๐ฉ๐๐ซ ๐ฅ๐๐ฌ ๐ซ๐ข๐ฌ๐ช๐ฎ๐๐ฌ ๐๐ญ ๐ฅ๐๐ฌ ๐ซ๐́๐ฌ๐ฎ๐ฅ๐ญ๐๐ญ๐ฌ.
✔️ ๐๐จ๐๐́๐ฅ๐ข๐ฌ๐๐ญ๐ข๐จ๐ง ๐ฉ๐ซ๐́๐๐ข๐๐ญ๐ข๐ฏ๐ ๐ซ๐๐๐ข๐ง๐́๐ : les prรฉdictions deviennent ๐ฉ๐ฅ๐ฎ๐ฌ ๐๐ข๐๐๐ฅ๐๐ฌ.
✔️ ๐́๐ฏ๐๐ฅ๐ฎ๐๐ญ๐ข๐จ๐ง ๐๐ฎ ๐ซ๐ข๐ฌ๐ช๐ฎ๐ ๐๐ง๐ซ๐ข๐๐ก๐ข๐ : une meilleure lecture des probabilitรฉs amรฉliore la ๐ ๐๐ฌ๐ญ๐ข๐จ๐ง ๐๐๐ฌ ๐ซ๐ข๐ฌ๐ช๐ฎ๐๐ฌ.
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๐ ️ ๐๐ฉ๐ฉ๐ฅ๐ข๐๐๐ญ๐ข๐จ๐ง๐ฌ ๐ฉ๐ซ๐๐ญ๐ข๐ช๐ฎ๐๐ฌ
๐น En R : packages ๐๐๐ฒ๐๐ฌ๐ซ๐ฎ๐ฅ๐๐ฌ et ๐๐๐ฒ๐๐ฌ๐ ๐๐๐ญ๐จ๐ซ pour ๐ฅ๐ ๐ญ๐๐ฌ๐ญ๐๐ญ๐ข๐จ๐ง ๐’๐ก๐ฒ๐ฉ๐จ๐ญ๐ก๐̀๐ฌ๐.
๐น En Python : ๐๐ฒ๐๐๐ pour la ๐ฉ๐ซ๐จ๐ ๐ซ๐๐ฆ๐ฆ๐๐ญ๐ข๐จ๐ง ๐ฉ๐ซ๐จ๐๐๐๐ข๐ฅ๐ข๐ฌ๐ญ๐ et ๐๐๐ข๐๐ฒ pour les ๐๐๐ฅ๐๐ฎ๐ฅ๐ฌ ๐ฌ๐ญ๐๐ญ๐ข๐ฌ๐ญ๐ข๐ช๐ฎ๐๐ฌ.
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๐ ๐๐ข๐ฌ๐ฎ๐๐ฅ๐ข๐ฌ๐๐ญ๐ข๐จ๐ง ๐ฉ๐́๐๐๐ ๐จ๐ ๐ข๐ช๐ฎ๐
L’image s’inspire d’un schรฉma de Wikipรฉdia qui illustre ๐๐จ๐ฆ๐ฆ๐๐ง๐ญ ๐ฅ๐๐ฌ ๐ข๐ง๐๐จ๐ซ๐ฆ๐๐ญ๐ข๐จ๐ง๐ฌ ๐๐ง๐ญ๐́๐ซ๐ข๐๐ฎ๐ซ๐๐ฌ ๐๐ญ ๐ฅ๐๐ฌ ๐ง๐จ๐ฎ๐ฏ๐๐ฅ๐ฅ๐๐ฌ ๐๐จ๐ง๐ง๐́๐๐ฌ ๐ฌ’๐๐ ๐ซ๐́๐ ๐๐ง๐ญ.
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