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