Animations interactives: liste alphabétique

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LISTE DES 50 ANIMATIONS (par ordre alphabétique)

Note : une même animation peut apparaître plusieurs fois dans la liste sous des appellations différentes (p. ex. "Matrice de Covariance" et "Covariance (Matrice de)").

ANOVA univariée	Nombre de groupes et effectifs des groupes sont modifiables. Histogramme de la statistique du test en temps réel. Proportion de valeurs de la statistique du test dans la région critique en temps réel.
Barycentre	Nombre, position et poids des points modifiables. Le barycente des projections est la projection du barycentre.
Biais	La moyenne empirique est un estimateur sans biais de la moyenne de la distribution.
Biais_variance (Compromis)	L'EQM des prédictions dépend de la complexité du modèle.
Binomiale (Distribution)	Simulation d'une distribution binomiale B(n, p). La taille de l'échantillon n et la probabilité p sont ajustables.
Binomiale (Calculette)	Calculette binomiale. Calcule les probabilités et probabilités cumulées. n et p sont ajustables.
Binomiales indépendantes	Distribution de deux variables binomiales indépendantes conditionnellement à leur somme (conduisant au test de Fisher-Irwin).
Binomiale négative	Simulation de la distribution binomiale négative. p et taille ajustables.
Binormale (Distribution)	Ecarts-types et coefficient de corrélation des distributions marginales ajustables.
Bootstrap	Estimation bootstrap de la moyenne et de la médiane d'une distribution quelconque.
Cauchy	La distribution de Cauchy comme une distribution d' "impacts" ou comme le rapport de deux variables normales indépendantes. La distribution de la moyenne empirique est identique à la distribution originale pour toute taille d'échantillon.
Chi-2	Distribution du Chi-2 pour des échantillons de taille ajustable.
Corrélation	Déformation d'échantillon à valeur constante du Coefficient de Corrélation.
Corrélation	Deux variables normales décorrélées peuvent ne pas être indépendantes.
Covariance (Matrice de)	Nuage ajustable manuellement. Matrice de Covariance, Matrice de Covariance Diagonalisée et Composantes Principales mises à jour automatiquement.
Densité de probabilité	Relation entre "Fonction de densité de probabilité" et '"Fonction de répartition".
Droite de Fisher	Droite de meilleure projection de deux classes. Droite modifiable manuellement, critère mis à jour continuement. Classes translatables.
Ecart-type	Représentation graphique de l'Ecart-Type. Le nombre de points et leurs positions sont ajustables.
EQM d'un modèle	L'EQM des prédictions dépend de la complexité du modèle.
Estimateurs indépendants	Meilleure combinaison linéaire de deux estimateurs indépendants.
Exponentielle	Propriétés élémentaires de la distribution exponentielle.
Exponentielle	Estimation de la moyenne de la distribution exponentielle par la méthode du Maximum de Vraisemblance. Distribution de la moyenne empirique.
Exponentielle	Simulation de l'absence de mémoire faible de la distribution exponentielle (aspect probabiliste).
Exponentielle	Simulation de l'absence de mémoire faible et forte de la distribution exponentielle (aspect distributionnel).
Exponentielles	Probabilité pour qu'une machine donnée soit la première à connaître une défaillance.
Exponentielles	Distribution du minimum de plusieurs distributions exponentielles.
Exponentielle	Espérance du max de v.a. exponentielles iid. Distributions des intervalles.
Exponentielle	Distributions de X₁ et X₂ conditionnellement à X₁ < X₂.
Fisher (Distribution de)	Distribution du rapport des variances estimées de deux distributions normales. Les tailles d'échantillons sont ajustables.
Fisher (Droite de)	Droite de meilleure projection de deux classes. Droite modifiable manuellement, critère mis à jour continuement. Classes translatables.
Gamma (Distribution)	Distribution Gamma comme loi d'une somme de variables exponentielles indépendantes et identiquement distribuées.
Géométrique	Simulation de la distribution géométrique, p et nombre de cases ajustables.
Histogramme	Variabilité d'un histogramme en fonction de la taille de l'échantillon. Nombre de cases et taille de l'échantillon ajustables.
Hypergéométrique	Distribution hypergéométrique. Tous les paramètres sont ajustables.
Inertie d'un nuage de points	Inertie par rapport à un point variable. Directions de plus grand allongement et d'inertie projetée maximales. Variations de l'inertie projetée selon la direction de projection. Positions et poids des points ajustables.
Intervalle de confiance	Position d'un intervalle de confiance en fonction de l'échantillon pour une distribution normale. Taille de l'échantillon et niveau de confiance ajustables.
Kullback-Leibler	Distance de Kullback-Leibler entre distributions normales ajustables. Distance de KL entre échantillons dont les observations sont manuellement ajustables.
Matrice de Covariance	Nuage ajustable manuellement. Matrice de Covariance, Matrice de Covariance Diagonalisée et Composantes Principales mises à jour automatiquement.
Maximum de Vraisemblance (Exponentielle)	Ajustement manuel d'une distribution exponentielle à un échantillon par la méthode du Maximum de Vraisemblance. Histogramme progressif de la disitribution de la moyenne empirique.
Maximum de Vraisemblance (Normale)	Ajustement manuel d'une distribution normale à un échantillon par la méthode du Maximum de Vraisemblance. Echantillon renouvelable.
Moindres carrés	Droite des Moindres Carrés (DMC) manuellement ajustable sur un échantillon renouvelable, nombre de points et variance autour de la DMC ajustables.
Moindres carrés pondérés	Comparaison entre DMC et DMC pondérés. Comparaison (Simulation) entre les écarts-types des erreurs de prédiction pour une valeur ajustable du prédicteur.
Monte-Carlo (Simulation de)	Estimation de l'aire d'une région irrégulière modifiable par l'utilisateur. Estimation de la valeur de p par : * Estimation de l'aire d'un disque. * Aiguille de Buffon.
Moyenne empirique	Moyenne empirique d'un échantillon dont les observations sont ajustables manuellement.
Normale	Distribution de la moyenne empirique d'une distribution normale. La variance de la distribution et la taille de l'échantillon sont ajustables.
Normale	Ajustement manuel d'une distribution normale à un échantillon par la méthode du Maximum de Vraisemblance. Echantillon renouvelable.
Normale	Distribution résultante d'une distribution normale dont la moyenne est une v.a. ayant une distribution normale.
Normale bivariée	Ecarts-types et coefficient de corrélation des distributions marginales ajustables.
Normales décorrélées	Deux variables normales décorrélées peuvent ne pas être indépendantes.
Ordonnée à l'origine	Simulation de la distribution de l'Ordonnée à l'Origine de la Droite des Moindres Carrés sous les hypothèses standard de la Régression Linéraire Simple.
Ordre	Distributions des statistiques d'ordre de la distribution uniforme. Le rang est sélectionnable.
Pente	Simulation de la distribution de la Pente de la Droite des Moindres Carrés sous les hypothèses standard de la Régression Linéraire Simple.
Poisson	Distribution de Poisson, comparaison avec une distribution Binomiale. La taille de l'échantillon, Lambda (Poisson) et p (binomiale) sont ajustables.
Probabilité (Densité de)	Relation entre "Fonction de densité de probabilité" et '"Fonction de répartition".
Simulation de Monte-Carlo	Estimation de l'aire d'une région irrégulière modifiable par l'utilisateur. Estimation de la valeur de p par : * Estimation de l'aire d'un disque. * Aiguille de Buffon.
Standardisation	Echantillon ajustable manuellement. L'échantillon standardisé est mis à jour automatiquement.
T de Student	Distribution T de Student. Taille de l'échantillon ajustable.
Théorème Central Limite	Construction par l'utilisateur d'une distribution bornée quelconque, puis de l'histogramme de la distribution de la moyenne empirique. Taille d'échantillon ajustable.
Uniforme (Distribution)	Quatre problèmes illustrés basé sur la distribution uniforme.
Vraisemblance (Exponentielle)	Estimation de la moyenne de la distribution exponentielle par la méthode du Maximum de Vraisemblance. Distribution de la moyenne empirique.
Vraisemblance (Normale)	Ajustement manuel d'une distribution normale à un échantillon par la méthode du Maximum de Vraisemblance. Echantillon renouvelable.

Note : une même animation peut apparaître plusieurs fois dans la liste sous des appellations différentes (p. ex. "Matrice de Covariance" et "Covariance (Matrice de)").

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