Formation "Automatiser ses rapports sous R avec Quarto"
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Formation "Panorama de méthodes statistiques"
Vue d'ensemble de techniques pour analyser correctement ses données
Mis à jour le
Cette formation présente un panorama des méthodes statistiques permettant à chacun, quel que soit son niveau de compétence initial en statistique, d’associer un panel de méthodes statistiques aux types de données analysées. Elle s’appuie sur des exemples concrets présentés par le formateur qui permettent une découverte dynamique des méthodes couramment employées en statistique.
Les objectifs
- Trouver la technique statistique adaptée à sa question
- Répondre correctement à sa question selon la nature des données dont on dispose
Public :
Tout public
Pré-requis
Aucun
Programme
Introduction générale - Que sont les statistiques ?
Quelles méthodes d'analyse pour une seule variable ?
- Statistiques descriptives univariées sur une variable qualitative : tri à plat, diagramme en bâton
- Statistiques descriptives univariées sur une variable quantitative : tendance centrale\dispersion\forme, histogramme et boîte à moustaches
- Estimation et intervalle de confiance - notion d'échantillon: estimateur, intervalle de confiance, erreur type, taille d'effectif, intervalle de confiance d'un écart type\d'une proportion
Quelles méthodes d'analyse pour deux variables ?
- Réaliser un test statistique : démarche d'un test d'hypothèse, erreur alpha et beta, interprétation de l'hypothèse nulle, puissance d'un test, taille d'échantillon
- Deux variables quantitatives : tableau de contingence, test du chi2
- Une variable quantitative vs une variable qualitative : les différents tests de comparaison de moyennes, problématique des tests multiples, anova à un facteur
- Deux variables quantitatives, nuage de point, corrélation, régression linéaire simple
Quelles méthodes d'analyse pour plusieurs variables ?
- Les statistiques exploratoires : sur variables qualitative (ACM) et quantitatives (ACP), classification ou méthodes d'apprentissage non supervisé (Kmeans et CAH)
- Statistique explicative à réponse qualitative : sensibilité\spécificité\courbe de roc, analyse discriminante linéaire, régression logistique
- Statistique explicative à réponse quantitative : analyse de la variance à plusieurs facteurs, régression linéaire multiple, régression PLS
- Statistique explicative à réponse quantitative et qualitative (approches non paramétriques) : estimateur du plus proche voisin, estimateur à noyau, arbre de segmentation (model CART), forêts aléatoires
Ouverture sur les Réseaux de neurones
Evaluation des acquis
Questionnaire
Méthodes pédagogiques
Exposés et échanges
Illustration des concepts par des exemples
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Référence : PANOSResponsable pédagogique
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