Statistiques – Analyse et corrélation

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Aperçu du cours

Objectif de formation : Obtenir une compréhension approfondie des concepts statistiques essentiels et des techniques d’analyse de corrélation

Programme d'études

  • Introduction à l'analyse statistique (1 heure)

    • 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

  • Tests d'hypothèses (2 heures)

    • 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

  • Analyse de corrélation (2 heures)

    • 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

  • Régression linéaire (2 heures)

    • 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

  • Analyse des variance (ANOVA) (2 heures)

    • 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

  • Analyse de données catégorielles (1 heure)

    • 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

  • Méthodes non paramétriques (2 heures)

    • 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

  • Visualisation avancée des données (2 heures)

    • 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

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bprigent

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