Cours de statistiques à Borsbeek

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Professeur fiable: Docteur en psychologie cognitive diplômé de l'Université de Strasbourg, titulaire d'un master 2 de recherche en Biologie et d'un master 2 professionnel en communication scientifique, je propose des cours de statistiques (descriptives et inférentielles, théoriques et appliquées c'est selon vos demandes) avec une pédagogie et une méthodologies rigoureuse et personnalisée selon vos besoins et vos potentialités. Mes cours se déclinent sous 3 approches possibles: 1/ Cours théoriques/méthodes et mise en pratique 2/Aide à l'analyse de données 3/ Grâce à une approche de vulgarisation scientifique et une méthode rigoureuse et efficace (références disponibles) permettant de répondre aux attentes des étudiant(e)s et d'atteindre voire de dépasser les objectifs fixés, mes cours sont faciles à comprendre et à s'approprier. Je propose en complément un entraînement sur des exercices variés et ciblés ainsi que des annales d'examen pour optimiser votre préparation. Ainsi, ce qui vous semble complexe, abstrait et incompréhensible deviendra concret, et vous serez en mesure de répondre aux questions d'examen sans hésitation. J'intègre également une méthode de coaching pour optimiser l'apprentissage et l'entraînement nécessaire pour réussir les examens universitaires en statistiques. Mes cours s'adressent aux étudiant(e)s en psychologie mais également issus d'autres cursus (université, médecine, écoles d'ingénieurs, BTS, MBA, Business School, école de commerce, finances internationales etc) souhaitant optimiser leurs performances et notes aux examens et concours. Enseignant et formateur aux Universités de Strasbourg et Paris 8, ESSEC Business School, ISTH, IONIS Education Group, EEEA, Acadomia etc. Je reçois de nombreuses demandes d'étudiants de l'université Paris 8, (IED ou non) Paris 5 et Nanterre car je connais très bien le programme concerné et les attentes du jury d'examens.
Sciences humaines · Psychologie (scolaire) · Statistiques
Anglais · Statistiques · Maths
Le Dr Keivan est diplômé de l'Université McGill avec les diplômes suivants : Maîtrise en génie mécanique (McGill) Baccalauréat en génie mécanique (McGill) Docteur en médecine MD (Iran) Le Dr Keivan a plus de 15 ans d'expérience dans l'enseignement de nombreux cours de MATH, ENGR et MECH pour les étudiants universitaires. Il a été assistant d'enseignement pour de nombreux cours à l'Université Concordia et à l'Université McGill à Montréal, avec une excellente évaluation des cours par les étudiants. Les cours les plus présentés sont les cours de génie mécanique de premier cycle et des cycles supérieurs, ainsi que les probabilités et les statistiques. Des cours en personne et en ligne sont offerts. Pour plus d'informations, vous pouvez contacter Dr Keivan au (514)4762075 Cours Concordia : COMM 215 : Statistiques sur les entreprises COMP 233 : Probabilités et statistiques ECON 325 : Mathématiques pour économistes I ECON 326 : Mathématiques pour économistes II ELEC 275 : Principes de génie électrique ENGR 213 : Equations différentielles ordinaires appliquées ENGR 233 : Calcul avancé appliqué ENGR 242 : Statique ENGR 243 : Dynamique ENGR 244 : Mécanique des Matériaux ENGR 251 : Thermodynamique I ENGR 264 : Signaux et systèmes I ENGR 273 : Analyse des circuits de base ENGR 301 : Principes de gestion et économie ENGR 311 : Calcul et équations aux dérivées partielles ENGR 351 : Thermodynamique II ENGR 361 : Mécanique des fluides I ENGR 371 : Probabilités et statistiques ENGR 391 : Méthodes numériques INDU 371 : Processus aléatoires INTE 296 : Découvrez les statistiques MATH 201 : Fonctions élémentaires MATH 202 : Algèbre universitaire MATH 203 : Calcul différentiel et intégral I MATH 204 : Vecteurs et matrices MATH 205 : Calcul différentiel et intégral II MATH 206 : Algèbre et fonctions MATH 208 : Mathématiques fondamentales I MATH 209 : Mathématiques fondamentales II MATH 251 : Algèbre linéaire I MATH 252 : Algèbre linéaire II MATH 264 : Calcul avancé I MATH 265 : Calcul avancé II MECH 211 : Dessin d'ingénierie mécanique MECH 215 : Programmation pour Mécanique et Industriel MECH 221 : Science des matériaux MECH 313 : Dessin et conception de machines MECH 361 : Mécanique des fluides II MECH 368 : Électronique pour les ingénieurs en mécanique MECH 370 : Modélisation et analyse de systèmes dynamiques MECH 371 : Principes fondamentaux des systèmes de contrôle MECH 375 : Vibrations mécaniques MECH 6121 : Aérodynamique PHYS 204 : Mécanique PHYS 205 : Électricité et Magnétisme PHYS 206 : Ondes et Optique PSYC 315 : Analyse statistique I PSYC 316 : Analyse statistique II SOCI 212 : Statistiques I SOCI 213 : Statistiques II STAT 249 : Probabilité I STAT 250 : Statistiques STAT 360 : Modèles linéaires Cours de McGill : CIVE 205 : Statique CIVE 206 : Dynamique CIVE 207 : Mécanique des solides CIVE 290 : Thermodynamique et transfert de chaleur CIVE 302 : Systèmes probabilistes CIVE 320 : Méthodes numériques CIVE 327 : Mécanique des fluides et hydraulique ECON 208 : Analyse microéconomique et applications ECON 227 : Statistiques économiques MATH 112 : Fondements des mathématiques MATH 122 : Calcul pour la gestion MATH 123 : Algèbre linéaire et probabilités MATH 133 : Algèbre linéaire et géométrie MATH 139 : Calcul I avec pré-calcul MATH 140 : Calcul I MATH 141 : Calcul II MATH 150 : Calcul A MATH 203 : Principes de la statistique I MATH 204 : Principes de statistique II MATH 222 : Calcul III MATH 223 : Algèbre linéaire MATH 262 : Calcul intermédiaire MATH 263 : équations différentielles ordinaires pour les ingénieurs MATH 270 : Algèbre linéaire appliquée MATH 271 : Algèbre linéaire et équations aux dérivées partielles MATH 315 : Équations différentielles ordinaires MATH 316 : Variables complexes MATH 323 : Probabilité MATH 324 : Statistiques MATH 329 : Théorie de l'intérêt MECH 210 Mécanique I MECH 220 Mécanique II MECH 240 Thermodynamique I MECH 289 Conception graphique MECH 290 : Conception graphique pour les ingénieurs en mécanique MECH 309 : Méthodes numériques en génie mécanique MECH 314 : Dynamique des mécanismes MECH 315 : Mécanique III MECH 361 : Mécanique des fluides I MECH 341 : Thermodynamique II MECH 346 : Transfert de chaleur MECH 383 : Électronique appliquée et instrumentation MECH 393 : Conception d'éléments de machine MECH 412 : Dynamique et contrôle du système MECH 419 : Mécanique avancée des systèmes MECH 430 : Mécanique des fluides II MECH 513 : Systèmes de contrôle MECH 533 : Aérodynamique subsonique MECH 542 : Dynamique des engins spatiaux MECH 562 : Mécanique des fluides avancée MECH 605 : Mathématiques appliquées I MECH 642 : dynamique avancée MGCR 271 : Statistiques sur les entreprises MGSC 372 : Statistiques commerciales avancées PHYS 101 : Introduction à la Physique – Mécanique PHYS 102 : Introduction à la Physique – Électromagnétisme PHYS 131 : Mécanique et Ondes PHYS 142 : Electromagnétisme et Optique PSYC 204 : Introduction aux statistiques psychologiques PSYC 305 : Statistiques pour la conception expérimentale
Statistiques · Maths · Génie mécanique
Professeur fiable: Afin d’accompagner les étudiants qui rencontrent des difficultés en statistiques, des séances de remédiation sur les statistiques descriptives et les statistiques inférentielles, sont proposées notamment sur : intervalle de confiance, test statistique d'hypothèse, Données appariées ou non ? «normales» ou non ? Tests paramétriques et non paramétriques, Intervalle de confiance et «nombre de sujets nécessaires» dans l'estimation d'une proportion, Egalement l'analyse des données de ta thèse (régression linéaire / logistique, anova, t- tests, analyse en composantes principales, mesures répétées, modèles mixtes, séries chronologiques, analyses de panel, modèles à effets fixes et aléatoires, analyse de survie, SEM, ...). Tu as besoin d'être accompagné pour te motiver ? Je te propose des cours pour voir ou revoir ensemble un chapitre, un thème ou autres... Pendant ces séances de remédiation, je te propose des activités variées (séances Q&R, résolution d’examens types, révision de concepts plus difficiles à intégrer, etc.) qui permettent d’aider les étudiants à combler les lacunes décelées dans les cours précédents. Passionné de la mathématique et de la physique quantique, jongle avec les statistiques au quotidien dans mes travaux de recherche BIGDATA, démythifie cette épreuve par l'abord précis de la matières via un enseignement adapté dont les maîtres mots - méthodologie de l'étude, - raisonnement, et surtout apprendre a raisonner autrement - stratégies d'analyse et de réponse, - ciblage de la problématique - mise en œuvre du lien entre théorie et pratique
Statistiques
La statistique est la discipline qui étudie des phénomènes à travers la collecte de données, leur traitement, leur analyse, l'interprétation des résultats et leur présentation afin de rendre ces données compréhensibles par tous Science et techniques d'interprétation mathématique de données complexes et nombreuses, permettant de faire des prévisions. Faire des stats. 2. Ensemble de données utilisables selon ces méthodes. Statistiques économiques. adjectif 1. Relatif à la statistique. Méthodes, données statistiques. 2. Qui concerne les grands nombres, les phénomènes quantitatifs complexes. Prévisions d'ordre statistique. Histoire Bien que le nom de statistique soit relativement récent — on attribue en général l'origine du nom au XVIIIe siècle de l'allemand Staatskunde — cette activité semble exister dès la naissance des premières structures sociales. D'ailleurs, les premiers textes écrits retrouvés étaient des recensements du bétail, des informations sur son cours, et des contrats divers. On a ainsi trace de recensements en Chine au XXIIIe siècle av. J.-C. ou en Égypte au XVIIIe siècle av. J.-C.. Ce système de recueil de données se poursuit jusqu'au XVIIe siècle. En Europe, le rôle de collecteur est souvent tenu par des guildes marchandes puis par les intendants de l'État. Ce n'est qu'au XVIIIe siècle que l'on vit apparaître le rôle prévisionnel des statistiques avec la construction des premières tables de mortalité. La statistique mathématique s'appuya sur les premiers travaux concernant les probabilités développés par Fermat et Pascal. C'est probablement chez Thomas Bayes que l'on vit apparaître un embryon de statistique inférentielle. Condorcet et Laplace parlaient encore de probabilité là où l'on parlerait aujourd'hui de fréquence. Mais c'est à Adolphe Quételet que l'on doit l'idée que la statistique est une science s'appuyant sur les probabilités. Le XIXe siècle vit cette activité prendre son plein essor. Des règles précises sur la collecte et l'interprétation des données sont édictées. La première application industrielle des statistiques eut lieu avec le recensement américain de 1890, qui mit en œuvre la carte perforée inventée par le statisticien Herman Hollerith. Celui-ci avait déposé un brevet au bureau américain des brevets. Au XXe siècle, ces applications industrielles se développèrent d'abord aux États-Unis, qui étaient en avance sur les sciences de gestion, puis seulement après la Première Guerre mondiale en Europe. Le régime nazi employa des méthodes statistiques à partir de 1934 pour le réarmement. En France, on était moins au fait de ces applications. L'application industrielle des statistiques en France se développa avec la création de l'INSEE, qui remplaça le Service National des Statistiques créé par René Carmille. L'avènement de l'informatique dans les années 1940 (aux États-Unis) puis en Europe (dans les années 1960) permit de traiter un plus grand nombre de données, mais surtout de croiser entre elles des séries de données de types différents. C'est le développement de ce qu'on appelle l'analyse multidimensionnelle. Au cours de ce même siècle, plusieurs courants de pensée vont s'affronter : les objectivistes ou fréquentistes qui pensent que les probabilités fournissent un modèle permettant d'idéaliser la distribution en fréquence et que là s'arrêtent leur rôle. les subjectivistes qui voient les probablités comme un moyen de mesurer la confiance que l'on peut avoir dans une prévision. les néo-bayesiens qui soutiennent que les données statistiques seules ne permettent pas de donner le modèle probabiliste idéalisant la distribution en fréquence: il est nécessaire de proposer au départ une forme général du modèle.
Statistiques
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Cours particuliers en Maths - Statistique - Économie (Marseille)
Armel
Armel est un super prof ! Il est très pédagogue, a pris le temps de régulièrement faire le point avec moi sur comment je me sentais, ce que je pensais du cours etc, et surtout, il m'a totalement désangoissée ! Je suis en L2 de psycho, j'avais un gros programme à rattraper (un semestre entier à rattraper, en quelques semaines à peine...) et grâce à lui j'ai réussi ! J'ai passé mon examen en étant sereine, j'ai eu 17,33 sur 20 ! Et pourtant, je n'avais aucune base en stats, j'étais vraiment perdue au début, et il a vraiment réussi à me motiver, à utiliser un langage simple pour bien me faire comprendre tout ce que je ne comprenais pas ! Bref, je recommande vivement à celui qui a besoin de cours de soutien d'aller contacter Armel !!
Commentaire de LULA
Cours de math ,statistiques,probabilités,algèbres, analyse (Mons)
Simon
Simon est un professeur très pédagogue et patient. Il cerne très rapidement la "source" de l'incompréhension et réexplique avec une méthodologie assez simplifiée des principes théoriques relativement complexes. J'ai recouru à ses services pour mieux comprendre la matière des probabilités / statistiques de niveau Master. Du fait de son expérience avec les élèves du secondaire, il parvient à proposer un véritable suivi sur base de "devoirs" et de "leçons", très pratique pour les élèves ayant tendance à procrastiner.
Commentaire de ANAH
Cours particuliers en Comptabilité-Finances-Statistiques-Algèbre (Ixelles)
Roland
Le fait d'avoir eu des cours intensifs avec Roland m'a permis d'avoir une compréhension en "Financial Accounting" que je ne maîtrisais pas auparavant. Ses explications simples et pédagogiques, ainsi que ses exemples étaient d'une très grande utilité. Je remercie Roland de m'avoir aidée à mieux comprendre une matière dans laquelle je ne me sentais pas a l'aise.
Commentaire de MARIANNE