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Découvrir un panorama complet des méthodes statistiques d'analyse des données. Savoir quelle méthode utiliser en fonction des données disponibles et des objectifs à atteindre.
Le cadre statistique
✓ Introduction
✓ Le raisonnement statistique et son évolution
Panorama des méthodes dans leur cadre
✓ Cartographie générale
✓ Les multiples bourgeonnements « métiers »
Gérer et préparer les données
✓ Introduction
✓ Gérer les données. Données manquantes, données aberrantes / atypiques, transformations, codages et
recodages de variables, sélection de variables et d’individus
✓ Discussion : Quelle différence entre pré-traitement et traitement statistique ?
Exploiter les données pour décider
✓ Présentation
✓ Estimation et test d’hypothèses
✓ Modélisation d’un phénomène
✓ Validation des résultats
La description multidimensionnelle
✓ Introduction et panorama
✓ Les analyses factorielles
La synthèse multidimensionnelle
✓ Classifications et combinaison des méthodes multivariées
✓ Data mining
Les modèles classiques confrontés à la concurrence
✓ Les méthodes de régression en lice
Quelques spécialisations « métier »
✓ Les plans d’expériences
✓ Le contrôle de qualité
✓ Les séries chronologiques
Discussions et conclusions
Toute personne devant exploiter des données en vue de prendre des décisions sans être spécialiste de la statistique.
Avoir suivi en amont la formation Statistique descriptive ou d'avoir atteint par la pratique un niveau équivalent.
Pédagogie active mêlant exposés, exercices et applications pratiques.Logiciels possibles : Minitab, JMP, StatGraphics, Spad ou R.
Formulaire d'autoévaluation en amont et aval de la formation, exercices pratiques de fin de séquences pédagogiques, questionnaires d’évaluation à chaud et à froid.
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