Statistiques - Analyse et corrélation

réf : BDT-STA

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

Objectifs pédagogiques

Comprendre les principaux concepts de l’analyse statistique et de la corrélation
Appliquer les tests d’hypothèses appropriés pour des comparaisons statistiques
Effectuer des analyses de corrélation et interpréter les résultats
Utiliser la régression linéaire pour modéliser les relations entre variables
Maîtriser les techniques avancées d’analyse statistique, y compris l’ANOVA et les méthodes non paramétriques
Créer des visualisations avancées pour représenter les résultats statistiques

Pré-requis

Connaissance de base des statistiques et des concepts mathématiques / Familiarité avec les outils d’analyse de données tels que les tableurs ou les logiciels d’analyse statistique

Public concerné

Data analysts, Business analysts, Data scientists, Statisticians, Researchers

Programme

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

Équipe pédagogique

Professionnel expert technique et pédagogique

Moyens pédagogiques et techniques

Espace intranet de formation.
Documents supports de formation projetés.
Exposés théoriques
Étude de cas concrets
Mise à disposition en ligne de documents supports à la suite de la formation.

Dispositif de suivi

Émargement numérique.
Mises en situation.
Formulaires d’évaluation de la formation.
Certificat de réalisation de l’action de formation.

Vous avez une question ?

Jours

2 (14 heures)

Prix

1500 € HT

Documentation

Télécharger