Le blog - Articles in the Stats & ML category

Catégorie Stats & ML

Nombre d'articles : 8

Appariement par score de propension (PSM) : mise en oeuvre avec R et discussions méthodologiques

Implications théoriques des méthodes d'appariement par score de propension et implémentation avec le package R MatchIt.

Passer de RMarkdown à Quarto pour vos rapports statistiques

Petit exemple pour vous accompagner dans la transition de RMarkdown vers Quarto, et pourquoi ça va rendre vos rapports encore plus ergonomiques!

Python pour la Data Science : configurer son environnement de travail

Les essentiels et rien que les essentiels pour se lancer en Data Science avec Python.

Comprendre et interpréter les p-values

Petite présentation intuitive des p-values et de leur utilisation dans nos modèles statistiques.

Taux standardisés : calcul et interprétation avec R

Présentation de la méthode de standardisation directe sur les taux de survie des passagers du Titanic.

Risques relatifs et odds-ratios : comment les interpréter et les comparer?

Petite présentation des OR et des RR, et ce qu'ils veulent dire.

Le dilemme biais variance dans la modélisation de données

Présentation des enjeux théoriques et pratiques de l'arbitrage biais variance dans la construction d'un modèle de prédiction.

Analyse en composantes principales avec Python

Présentation et exemples d'utilisation de l'ACP en statistiques et data science.