Concepts fondamentaux de l’analyse statistique

Types de données et mesures statistiques

Introduction aux distributions statistiques

Travaux pratiques : Calcul de mesures statistiques sur un jeu de données

Compréhension des tests d’hypothèses et de leur utilisation

Tests de comparaison de moyennes, de proportions et de variance

Interprétation des résultats des tests d’hypothèses

Travaux pratiques : Application de tests d’hypothèses sur des données réelles

Compréhension des concepts de corrélation et de covariance

Méthodes d’analyse de corrélation : corrélation de Pearson, corrélation de rang de Spearman

Interprétation des résultats de corrélation.

Travaux pratiques : Calcul de la corrélation et interprétation des résultats

Introduction à la régression linéaire

Modélisation des relations linéaires entre variables

Interprétation des résultats de régression linéaire

Travaux pratiques : Construction d’un modèle de régression linéaire et évaluation des performances

Principe de l’ANOVA et ses applications

Analyse de variance à un facteur et à plusieurs facteurs

Interprétation des résultats de l’ANOVA

Travaux pratiques : Application de l’ANOVA sur différents jeux de données

Introduction à l’analyse de données catégorielles

Méthodes d’analyse : chi-square test, test de Fisher…

Interprétation des résultats de l’analyse de données catégorielles

Travaux pratiques : Analyse de données catégorielles et interprétation des résultats

Introduction aux tests non paramétriques

Utilisation des tests non paramétriques pour les données non normalement distribuées

Comparaison des tests non paramétriques avec les tests paramétriques

Travaux pratiques : Application de tests non paramétriques sur des données réelles

Techniques avancées de visualisation des données

Utilisation de graphiques spécialisés pour la présentation des résultats statistiques

Travaux pratiques : Création de visualisations avancées pour représenter des analyses statistiques