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 ------------------------------------------------------------------------------------ SUIVRE LeCoinStat YouTube : https://www.youtube.com/channel/UCoin... Instagram :  / lecoin_stat   Facebook :   / lecoinstat   TikTok: https://vm.tiktok.com/ZMLEgAhku/ Discord:   / discord