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404.html

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 <title>Page not found | Analyser des données avec R</title>
 <meta name="author" content="Pierre-Yves de Müllenheim">
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-    <p>"<strong>Analyser des données avec R</strong>" was written by Pierre-Yves de Müllenheim. It was last built on 2023-11-30.</p>
+    <p>"<strong>Analyser des données avec R</strong>" was written by Pierre-Yves de Müllenheim. It was last built on 2024-03-28.</p>
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index.html

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 <title>Introduction | Analyser des données avec R</title>
 <meta name="author" content="Pierre-Yves de Müllenheim">
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-    <p>"<strong>Analyser des données avec R</strong>" was written by Pierre-Yves de Müllenheim. It was last built on 2023-11-30.</p>
+    <p>"<strong>Analyser des données avec R</strong>" was written by Pierre-Yves de Müllenheim. It was last built on 2024-03-28.</p>
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   <div class="col-12 col-md-6 mt-3">

prérequis-1.html

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 <title>Chapitre 6 Prérequis | Analyser des données avec R</title>
 <meta name="author" content="Pierre-Yves de Müllenheim">
 <meta name="description" content="6.1 Préambule Réaliser une inférence statistique consiste à conclure à propos de quelque chose dans une population d’intérêt (cette chose pouvant se traduire par n’importe quel paramètre...">
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 <meta name="twitter:description" content="6.1 Préambule Réaliser une inférence statistique consiste à conclure à propos de quelque chose dans une population d’intérêt (cette chose pouvant se traduire par n’importe quel paramètre...">
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@@ -102,7 +103,7 @@ <h1>
 <h2>
 <span class="header-section-number">6.1</span> Préambule<a class="anchor" aria-label="anchor" href="#pr%C3%A9ambule"><i class="fas fa-link"></i></a>
 </h2>
-<p>Réaliser une inférence statistique consiste à conclure à propos de quelque chose dans une population d’intérêt (cette chose pouvant se traduire par n’importe quel paramètre statistique : une moyenne, une médiane, une proportion, un coefficient de corrélation, une différence de moyennes, un rapport de cotes, etc.), cela à partir de données prélevées dans un échantillon de cette population. Pour comprendre la mécanique des calculs à mettre en oeuvre pour réaliser une inférence statistique, il est nécessaire d’avoir quelques notions en matière de probabilité. Ce chapitre, qui s’inspire largement du chapitre “Introduction to probability” de l’ouvrage de Danielle Navarro <span class="citation">(<a href="r%C3%A9f%C3%A9rences.html#ref-navarroLearningStatistics2018" role="doc-biblioref">2018</a>)</span>, vise à présenter brièvement ces notions.</p>
+<p>Réaliser une inférence statistique consiste à conclure à propos de quelque chose dans une population d’intérêt (cette chose pouvant se traduire par n’importe quel paramètre statistique : une moyenne, une médiane, une proportion, un coefficient de corrélation, une différence de moyennes, un rapport de cotes, etc.), cela à partir de données prélevées dans un échantillon de cette population. Pour comprendre la mécanique des calculs à mettre en oeuvre pour réaliser une inférence statistique, il est nécessaire d’avoir quelques notions en matière de probabilité. Ce chapitre, qui s’inspire largement du chapitre “Introduction to probability” de l’ouvrage de Danielle Navarro <span class="citation">(<a href="r%C3%A9f%C3%A9rences.html#ref-navarroLearningStatistics2018">2018</a>)</span>, vise à présenter brièvement ces notions.</p>
 </div>
 <div id="lois-de-probabilité" class="section level2" number="6.2">
 <h2>
@@ -216,7 +217,7 @@ <h2>
 </p>
 </div>
 <p>Si l’on formalise les choses d’un point de vue plus mathématique, le théorème de la limite centrale nous dit que si une population a une moyenne <span class="math inline">\(\mu\)</span> et un écart-type <span class="math inline">\(\sigma\)</span>, alors la moyenne de la distribution d’échantillonnage a aussi <span class="math inline">\(\mu\)</span> comme moyenne, et l’écart-type de la distribution d’échantillonnage de la moyenne (i.e., l’erreur standard, <em>SEM</em>) vaut :</p>
-<p><span class="math display">\[SEM = \frac{\sigma}{\sqrt{N}}.\]</span></p>
+<p><span class="math display">\[SEM = \frac{\sigma}{\sqrt{N}}\]</span>.</p>
 <p>La formule montre bien que pour une population présentant un écart-type donné, plus les échantillons étudiés seront de petite taille (<span class="math inline">\(N\)</span>), plus grande sera la variabilité des moyennes provenant des différents échantillons. D’un point de vue plus pratique, cela veut dire notamment que dans une méta-analyse où l’on chercherait à estimer par exemple la moyenne de l’effet d’une intervention dans une population donnée, on aura beau avoir plusieurs d’études conduites sur le sujet, si elles sont de trop petites tailles, il y a de bonnes chances pour que les valeurs des effets trouvés divergent substantiellement et ne permettent donc pas d’avoir une vue précise, fiable, de la valeur de l’effet concernant la population globale.</p>
 </div>
 <div id="résumé-3" class="section level2" number="6.4">
@@ -228,7 +229,7 @@ <h2>
 <li>Une loi de probabilité renseigne sur les chances, pour une statistique donnée, d’obtenir une valeur précise (e.g., un nombre de succès dans le cas d’une binomiale) ou d’obtenir une valeur tombant dans un rang de valeurs donné (e.g., s’agissant d’une moyenne dans le cas d’une loi normale).</li>
 <li>Des exemples de lois de probabilité couramment utilisées sont la loi binomiale, la loi normale, la loi <span class="math inline">\(\chi^2\)</span>, la loi <span class="math inline">\(t\)</span>, et la loi <span class="math inline">\(F\)</span>.</li>
 <li>Selon la loi des grands nombres, plus la taille d’un échantillon est grande, plus il y a de chances que la moyenne de cet échantillon soit relativement proche de la moyenne de la population d’origine.</li>
-<li>Selon le théorème de la limite centrale, la moyenne de la distribution d’échantillonnage de la moyenne est la même valeur que la moyenne de la population d’origine, et l’écart-type de cette distribution (<span class="math inline">\(SEM\)</span>) est tel que : <span class="math inline">\(SEM = \frac{\sigma}{N}.\)</span> Par conséquent, plus <span class="math inline">\(N\)</span> est grand, plus <span class="math inline">\(SEM\)</span> est petite.</li>
+<li>Selon le théorème de la limite centrale, la moyenne de la distribution d’échantillonnage de la moyenne est la même valeur que la moyenne de la population d’origine, et l’écart-type de cette distribution (<span class="math inline">\(SEM\)</span>) est tel que : <span class="math inline">\(SEM = \frac{\sigma}{\sqrt{N}}\)</span>. Par conséquent, plus <span class="math inline">\(N\)</span> est grand, plus <span class="math inline">\(SEM\)</span> est petite.</li>
 </ul>
 </div>
 </div>
@@ -266,7 +267,7 @@ <h2>
 <footer class="bg-primary text-light mt-5"><div class="container"><div class="row">
 
   <div class="col-12 col-md-6 mt-3">
-    <p>"<strong>Analyser des données avec R</strong>" was written by Pierre-Yves de Müllenheim. It was last built on 2023-11-30.</p>
+    <p>"<strong>Analyser des données avec R</strong>" was written by Pierre-Yves de Müllenheim. It was last built on 2024-03-28.</p>
   </div>
 
   <div class="col-12 col-md-6 mt-3">

prérequis.html

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 <title>Chapitre 1 Prérequis | Analyser des données avec R</title>
 <meta name="author" content="Pierre-Yves de Müllenheim">
 <meta name="description" content="1.1 Installation de R et RStudio R et RStudio sont deux logiciels en libre accès sur internet. Le logiciel R peut être utilisé indépendamment du logiciel RStudio. En revanche, l’utilisation du...">
-<meta name="generator" content="bookdown 0.36 with bs4_book()">
+<meta name="generator" content="bookdown 0.38 with bs4_book()">
 <meta property="og:title" content="Chapitre 1 Prérequis | Analyser des données avec R">
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 <meta property="og:url" content="https://github.com/pydemull/Analyser-des-donnees-avec-R/prérequis.html">
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 <meta name="twitter:description" content="1.1 Installation de R et RStudio R et RStudio sont deux logiciels en libre accès sur internet. Le logiciel R peut être utilisé indépendamment du logiciel RStudio. En revanche, l’utilisation du...">
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-    <p>"<strong>Analyser des données avec R</strong>" was written by Pierre-Yves de Müllenheim. It was last built on 2023-11-30.</p>
+    <p>"<strong>Analyser des données avec R</strong>" was written by Pierre-Yves de Müllenheim. It was last built on 2024-03-28.</p>
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