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Formation "Statistique non paramétrique"

Des méthodes alternatives pour traiter vos données

Mis à jour le
Modélisation - méthodes statistiques Autre filière
Une formation interactive pour acquérir des connaissances théoriques et surtout pratiques en statistique non paramétrique.

Les objectifs

  • Expliquer la logique de la statistique non paramétrique
  • Mettre en œuvre des tests et des méthodes d’estimation non paramétriques sur ses données
  • Interpréter les résultats issus de R pour ce type d’analyse

Public :

Tout public

Pré-requis

Avoir suivi la formation "S'initier au logiciel R" il y a moins de 2 ans ou niveau équivalent

Avoir une pratique régulière de R (plusieurs fois par mois)

Programme

Introduction générale – Rappel sur les tests statistiques

  • Relation entre intervalle de confiance et test d’hypothèse
  • Démarche d’un test d’hypothèse
  • Erreur alpha et beta
  • Interprétation de l’hypothèse nulle
  • Taille d’échantillon, puissance du test

Les tests non paramétriques- Mesure de liaisons non paramétriques

  • Vérification des hypothèses du test
  • Problème des petits échantillons
  • Avantages et inconvénients
  • Choix entre paramétriques et non paramétriques

Tests de comparaison de 2 variables

  • Comparaison de 2 variables indépendantes
  • Comparaison de 2 variables appariées

Comparaison de plusieurs échantillons

  • Variables indépendants
  • Variables appariés

Mise en pratique sur R

Bootstrap et applications :

  • Estimation ponctuelle
  • Calcul d’intervalles de confiance

Estimation non paramétrique :

  • Histogramme
  • Estimateur à noyau

Evaluation des acquis

Questionnaire

Méthodes pédagogiques

Exposés et échanges

Mise en application sur le logiciel R à partir d’exemples proposés par le formateur

Référence : STANP

Responsable pédagogique

pers
Clotilde Hardy
Data Analyst / Statisticien

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