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AP®︎/College Statistics

9 500 points de maîtrise possibles
Maîtrisé
Compétent
Familier
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Pas encore commencé
Quiz 
Test

Chapitre 1 : Exploring categorical data

The language of variation: Variables: Exploring categorical dataRepresenting a categorical variable with graphs: Exploring categorical dataRepresenting two categorical variables: Exploring categorical data
Statistics for two categorical variables: Exploring categorical data

Chapitre 2 : Exploring one-variable quantitative data: Displaying and describing

Representing a quantitative variable with dot plots: Exploring one-variable quantitative data: Displaying and describingRepresenting a quantitative variable with histograms and stem plots: Exploring one-variable quantitative data: Displaying and describingDescribing the distribution of a quantitative variable: Exploring one-variable quantitative data: Displaying and describing
Comparing distributions of a quantitative variable: Exploring one-variable quantitative data: Displaying and describing

Chapitre 3 : Exploring one-variable quantitative data: Summary statistics

Valeur centrale: Exploring one-variable quantitative data: Summary statisticsMoyenne et médiane - d'autres exercices: Exploring one-variable quantitative data: Summary statisticsMeasuring variability in quantitative data: Exploring one-variable quantitative data: Summary statistics
Effets d’une transformation affine des données sur les paramètres de position et de dispersion: Exploring one-variable quantitative data: Summary statisticsMore on standard deviation (optional): Exploring one-variable quantitative data: Summary statisticsGraphical representations of summary statistics: Exploring one-variable quantitative data: Summary statistics

Chapitre 4 : Exploring one-variable quantitative data: Percentiles, z-scores, and the normal distribution

Centiles: Exploring one-variable quantitative data: Percentiles, z-scores, and the normal distributionÉcart-réduit: Exploring one-variable quantitative data: Percentiles, z-scores, and the normal distributionLois normales et règle empirique: Exploring one-variable quantitative data: Percentiles, z-scores, and the normal distribution
Loi normale : calculs: Exploring one-variable quantitative data: Percentiles, z-scores, and the normal distribution

Chapitre 5 : Exploring two-variable quantitative data

Representing the relationship between two quantitative variables: Exploring two-variable quantitative dataCorrelation: Exploring two-variable quantitative dataRésidus: Exploring two-variable quantitative data
Least-squares regression: Exploring two-variable quantitative dataAnalyzing departures from linearity: Exploring two-variable quantitative data

Chapitre 6 : Collecting data

Introduction à la planification d'une étude: Collecting dataProblèmes éventuels avec l'échantillonnage: Collecting dataÉchantillonnage aléatoire et collecte des données: Collecting data
Introduction à la conception expérimentale: Collecting dataInférence statistique et expériences: Collecting data

Chapitre 7 : Probabilités

Estimation de probabilités par simulation: ProbabilitésMutually exclusive events and unions of events: ProbabilitésProbabilités conditionnelles et tableaux croisés: Probabilités
Independent versus dependent events and the multiplication rule: Probabilités

Chapitre 8 : Variable aléatoire et loi de probabilité d'une variable aléatoire

Introduction aux variables aléatoires et aux lois de probabilité: Variable aléatoire et loi de probabilité d'une variable aléatoireMean and standard deviation of random variables: Variable aléatoire et loi de probabilité d'une variable aléatoireTransformation affine d'une variable aléatoire: Variable aléatoire et loi de probabilité d'une variable aléatoire
Somme ou différence de variables aléatoires: Variable aléatoire et loi de probabilité d'une variable aléatoireIntroduction to the binomial distribution: Variable aléatoire et loi de probabilité d'une variable aléatoireParameters for a binomial distribution: Variable aléatoire et loi de probabilité d'une variable aléatoireThe geometric distribution: Variable aléatoire et loi de probabilité d'une variable aléatoire

Chapitre 9 : Distribution d'échantillonnage

The normal distribution, revisited: Distribution d'échantillonnageThe central limit theorem: Distribution d'échantillonnageSampling distributions for sample proportions: Distribution d'échantillonnage
Sampling distributions for sample means: Distribution d'échantillonnage

Chapitre 10 : Inference for categorical data: Proportions

Confidence intervals for proportions: Inference for categorical data: ProportionsSetting up a test for a population proportion: Inference for categorical data: ProportionsPotential errors when performing tests: Inference for categorical data: Proportions

Chapitre 11 : Inference for categorical data: Chi-square

Chi-square test for goodness of fit: Inference for categorical data: Chi-squareChi square tests for relationships (homogeneity or independence): Inference for categorical data: Chi-square

Chapitre 12 : Inference for quantitative data: slopes

Confidence intervals for the slope of a regression model: Inference for quantitative data: slopesTesting for the slope of a regression model: Inference for quantitative data: slopes
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