Analyse de Données avec Python en 20 min : Statistiques Bivariées Pour Le Machine Learning

Jour 11 du défi #100JoursDeML : Découvrez les statistiques bivariées essentielles en machine learning. Dans cette vidéo, nous explorons les différentes méthodes d'analyse pour des variables quantitatives, qualitatives ou mixtes, en utilisant des tests tels que Pearson, Spearman, Kendall, Khi-deux, Cramer, Tschuprow, Student, Mann-Whitney, ANOVA et Kruskal-Wallis. Nous commençons chaque section par une analyse graphique pour mieux comprendre les données.

00:00 Introduction aux statistiques bivariées
01:18 Analyse Quantitative-Quantitative
01:25 Analyse graphique
02:33 Test de Pearson
05:49 Test de Spearman
07:04 Test de Kendall
07:58 Analyse Qualitative-Qualitative
08:31 Analyse graphique
09:15 Test du Khi-deux
11:05 Test de Cramer
11:51 Test de Tschuprow
12:58 Analyse Qualitative-Quantitative
13:22 Analyse graphique
14:28 Test de Student
16:21 Test de Mann-Whitney
17:13 ANOVA
18:33 Test de Kruskal-Wallis
20:16 Résumé et conclusion


Lien vers les vidéos du challenge:    • Présentation du Challenge 100JoursDeML: Pa...  

Lien Github: https://github.com/LeCoinStat/100Jour...

#100JoursDeML #LeCoinStat #datascience #machinelearning


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