Tout d'abord, je vous remercie pour cet exposé approfondi de la corrélation !
Ça fait quelques années que j'ai la chance de consommer votre contenu sur Youtube et les articles associés.
Étant donné que vos réflexions sur la partie statistique (bien souvent présente) de vos vidéos/articles sont généralement enrichissantes, je souhaiterais savoir si vous avez des ressources à partager (livres, cours en ligne, ...) qui vous ont permis de faire progresser votre réflexion statistique ! (Vu qu'une recommandation est généralement contextuelle, j'ai commencé par Introduction to probability de Joseph k. blitzstein)
Merci encore David pour votre contenu à la fois ludique et instructif,
Mais c'est certainement daté, c'était l'époque où je faisais du R. J'ai beaucoup aimé la méthode d'expérimentation qui est présentée (c'était un peu les "notebooks" avant l'heure) et que j'ai un peu adoptée dans ce post
J'adore les articles et les vidéos que vous proposez... c'est un réel plaisir d'en apprendre plus avec vous.
Concernant la significativité statistique, je trouve que bien souvent l'interprétation de la P-Value est compliquée (du moins pour des non mathématiciens) et malheureusement trop peu enseignée (ou mal). En sciences la P-Value est omniprésente et permet (entre autre) la publication d'un article si les résultats sont suffisamment robustes. Étant donné son importance (et si vous avez le temps) pourrez-vous, dans un prochain article, en évoquer les limites et donner quelques conseils pour bien l'utiliser ?
Bonne journée, merci encore pour le super boulot que vous faites!
Il me semble qu'il y une petite erreur dans le code python de la dernière section sur l'aspirine, doit-on pas avoir plutôt : aspirine = [1] x a + [1] x c + [0] x b + [0] x d ?
Ca ne doit pas changer beaucoup la valeur du coefficient de corrélation vu que les valeurs de c et d sont assez proches.
Bonjour David,
Tout d'abord, je vous remercie pour cet exposé approfondi de la corrélation !
Ça fait quelques années que j'ai la chance de consommer votre contenu sur Youtube et les articles associés.
Étant donné que vos réflexions sur la partie statistique (bien souvent présente) de vos vidéos/articles sont généralement enrichissantes, je souhaiterais savoir si vous avez des ressources à partager (livres, cours en ligne, ...) qui vous ont permis de faire progresser votre réflexion statistique ! (Vu qu'une recommandation est généralement contextuelle, j'ai commencé par Introduction to probability de Joseph k. blitzstein)
Merci encore David pour votre contenu à la fois ludique et instructif,
Anthony.
Bonjour,
Non je n'ai pas forcément de ressource complète à proposer. Moi j'ai beaucoup appris il y a 10-15 ans avec ce site : http://zoonek2.free.fr/UNIX/48_R/all.html
Mais c'est certainement daté, c'était l'époque où je faisais du R. J'ai beaucoup aimé la méthode d'expérimentation qui est présentée (c'était un peu les "notebooks" avant l'heure) et que j'ai un peu adoptée dans ce post
Merci pour ce partage et pour avoir pris le temps de répondre à mon commentaire !
Bonjour,
J'adore les articles et les vidéos que vous proposez... c'est un réel plaisir d'en apprendre plus avec vous.
Concernant la significativité statistique, je trouve que bien souvent l'interprétation de la P-Value est compliquée (du moins pour des non mathématiciens) et malheureusement trop peu enseignée (ou mal). En sciences la P-Value est omniprésente et permet (entre autre) la publication d'un article si les résultats sont suffisamment robustes. Étant donné son importance (et si vous avez le temps) pourrez-vous, dans un prochain article, en évoquer les limites et donner quelques conseils pour bien l'utiliser ?
Bonne journée, merci encore pour le super boulot que vous faites!
Bonjour David,
Merci pour ce contenu !
Il me semble qu'il y une petite erreur dans le code python de la dernière section sur l'aspirine, doit-on pas avoir plutôt : aspirine = [1] x a + [1] x c + [0] x b + [0] x d ?
Ca ne doit pas changer beaucoup la valeur du coefficient de corrélation vu que les valeurs de c et d sont assez proches.
Merci
Ah mais oui bien vu ! Je vais mettre ça à jour !