100 techniques, formulation en langue francaise issues des sciences mathematiques et probabilités, prouvées par les faits pour trouver une solution a un probleme en 3 a 10 mots uniquement ; en francais, qui peuvent aider à résoudre des problèmes, présenté

Voici 100 techniques formulées en français pour résoudre des problèmes en utilisant les mathématiques et les probabilités :

Utiliser la régression linéaire pour prédire.
Appliquer la loi des grands nombres.
Calculer l’espérance mathématique.
Analyser la distribution des données.
Utiliser le théorème de Bayes.
Évaluer les intervalles de confiance.
Formuler des hypothèses testables.
Pratiquer l’échantillonnage aléatoire.
Identifier les variables significatives.
Utiliser la simulation de Monte Carlo.
Déterminer la variance des échantillons.
Appliquer la méthode de covariance.
Examiner la corrélation entre variables.
Créer un tableau de contingence.
Analyser les séries chronologiques.
Évaluer le risque par analyse probabiliste.
Utiliser l’algorithme de K-means.
Optimiser par programmation linéaire.
Appliquer l'analyse discriminante.
Calculer les moments statistiques.
Évaluer les modèles ARIMA.
Utiliser des graphiques de contrôle.
Établir des tableaux de fréquence.
Examiner les résidus d’un modèle.
Utiliser la transformation de Box-Cox.
Effectuer des tests A/B.
Appliquer le test du chi-deux.
Évaluer la robustesse des modèles.
Utiliser la technique de clustering.
Appliquer la méthode du maximum de vraisemblance.
Comparer les distributions avec le Kolmogorov-Smirnov.
Explorer le plan d'expérience (DOE).
Calculer la probabilité conditionnelle.
Appliquer les théorèmes de convergence.
Utiliser la méthode des moindres carrés.
Analyser les composantes principales.
Évaluer les facteurs de risque.
Établir des priorités par scoring.
Analyser la sensibilité des modèles.
Créer un modèle de simulation stochastique.
Utiliser le test de Wilson.
Évaluer les systèmes de files d'attente.
Appliquer l'analyse cost-benefit.
Calculer le retour sur investissement.
Utiliser des matrices pour l’optimisation.
Formuler un algorithme d’optimisation.
Créer des arbres de décision.
Appliquer le filtre de Kalman.
Évaluer les pôles de Pareto.
Utiliser la méthode de Newton-Raphson.
Adopter une approche bayésienne incrémentale.
Analyser le cycle de vie des données.
Utiliser la sélection de modèles par AIC.
Évaluer le pouvoir des tests statistiques.
Prendre en compte les valeurs extrêmes.
Formuler des équations différentielles pour modéliser.
Évaluer les dépendances entre variables.
Appliquer le théorème des probabilités totales.
Utiliser la régression logistique pour classer.
Identifier les tendances avec des lissages.
Estimer des paramètres par intervalle bootstrap.
Appliquer la règle de Bayes pour ajuster.
Analyser la variance (ANOVA).
Créer des scénarios prospectifs.
Utiliser la mécanique des fluides pour modéliser.
Évaluer la stabilité avec des simulations.
Appliquer la décomposition de Fourier.
Explorer les réseaux de neurones pour apprentissage.
Utiliser des géométries sur espaces probabilistes.
Analyser la saisonnalité dans les données.
Évaluer le stock par méthode ABC.
Créer des modèles dynamqiues avec équations d'état.
Utiliser le plan d'analyse pour ajuster.
Évaluer les solutions par simulations interactives.
Analyser les impacts de la variance.
Utiliser la méthode de l’export d’outils.
Appliquer la régression quantile pour prédire.
Simplifier par la loi de Benford.
Utiliser les probabilités combinatoires pour choisir.
Créer des synthèses des anomalies de données.
Analyser les distributions de Poisson.
IMplanter des méthodes de bootstrap.
Évaluer les délais par analyse PERT.
Analyser les situations à risque par scénarisation.
Utiliser la technique du diagramme de Gantt.
Appliquer la normalisation des données.
Créer des cartes de chaleur pour visualisation.
Évaluer le couple coût-efficacité.
Étudier le gradient de la fonction coût.
Analyser les dépendances de Markov.
Évaluer les risques par matrices qualitatives.
Analyser l’achalandage par des indicateurs.
Créer un modèle multivarié pour prévision.
Utiliser le ratio de Sharpe pour évaluer.
Établir l’ordre de priorité par matrice.
Appliquer le théorème de Chebyshev.
Évaluer le temps moyen d'attente.
Utiliser le modèle de Cox pour survie.
Estimer des paramètres via méthodes par intervalles.
Créer un lexique statistique pour meilleures décisions. 

Ces techniques peuvent être appliquées dans divers contextes pour passer de l'incertitude à la certitude en utilisant des principes mathématiques et statistiques.