Apprendre à faire parler ses données

 

Objectif :

 

L’objectif de cette formation est de fournir les outils de statistique descriptive et les bases de la statistique inférentielle.

Les outils de statistique descriptive vont permettre au participant d’apprendre à organiser, synthétiser et présenter les informations contenues dans ces données.

Les outils de statistiques inférentielle fournis donnent la possibilité d’étudier le lien entre variables. Cette étude se réalise à deux niveaux, un niveau bidimensionnel par l’étude du lien entre deux variables et un niveau multidimensionnel par l’étude de l’effet de plusieurs variables sur une variable. Munis de ces outils, le participant dispose de compétences lui permettant d’interpréter ses données avec plus de pertinence et surtout de disposer de moyens de décision en contexte d’incertitudes.

 

Public :

 

Toute personne ayant besoin de réaliser des analyses statistiques

Pré-requis :

 

Etre à l’aise avec l’outil informatique.

Programme :

 

  • Description d’une série de valeurs

Graphiques, indicateurs, centrage et réduction

  • Estimations

Problèmes, notations, distribution d’échantillonnage, estimation ponctuelle, estimation par intervalle

  • Comparaison de deux moyennes

Données, notations, exemples et questions

Modèle et formalisation

Test classique lorsque les variances sont connues, Test de Student, exemples sur les données des stagiaires avec le logiciel R

  • Comparaison de deux variances

Problème, données, notations, exemples

Test classique, exemples sur les données des stagiaires avec le logiciel R

  • Tests fondés sur le critère ?²

Test d’ajustement, test d’indépendance entre deux variables qualitatives, exemple sur les données des stagiaires avec le logiciel R

  • Analyse de variance à un et plusieurs facteurs (avec et sans répétitions)

Problèmes, données, notations et exemples

Modèles, estimation des paramètres, écart au modèle, décomposition de la variabilité, test de l’effet d’un facteur, test d’un coefficient, intervalles de confiance, comparaison de deux moyennes à l’issue d’une analyse de variance, exemples sur les données des stagiaires avec le logiciel R

  • Lien entre deux variables quantitatives

Problème, données, notations et exemple

Coefficient de corrélation, inférence sur le coefficient de corrélation, exemples sur les données des stagiaires avec le logiciel R

  • Régression linéaire
Problème, données, notation et exemple
Modèle, estimation des paramètres, écart au modèle, décomposition de la variabilité, test de signification d’un coefficient de régression, intervalle de confiance autour d’un coefficient de régression, exemple sur les données des stagiaires avec le logiciel R
  • Analyse de covariance

Problèmes, données, notations et exemple

Modèle, analyse de la covariance, tests des effets

 

Durée :

 

4 jours

 

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