Statistiques avancées

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Mar
19

Régression multiple

Utiliser les méthodes de régression multiple pour expliquer les variations d’une réponse quantitative, valider les modèles construits, utiliser ces modèles pour réaliser des prévisions.

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Mar
20

Analyse de Données

Apprendre les méthodes statistiques d’analyse de données pour l’exploration, la description et la classification de données multidimensionnelles quantitatives et qualitatives.

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Mai
16

Analyse de données sensorielles

Acquérir une connaissance et une pratique des principales méthodes statistiques utilisées dans le domaine de l’analyse sensorielle. Une attention toute particulière est portée sur les aspects méthodologiques rencontrés par les praticiens de l’analyse sensorielle : recueil des données, choix de la ou des méthode(s) statistique(s) appropriée(s) en vue de leur analyse, mise en œuvre informatique, interprétation des résultats.

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Juin
12

Régression multiple

Utiliser les méthodes de régression multiple pour expliquer les variations d’une réponse quantitative, valider les modèles construits, utiliser ces modèles pour réaliser des prévisions.

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Juin
12

Méthodes PLS avec Simca

Maîtriser les possibilités du logiciel Simca dans la gestion, la manipulation et la pratique des méthodes statistiques multivariées. Simca permet de mettre en œuvre des analyses en composantes principales (ACP), des régressions PLS et OPLS, des analyses discriminantes PLS.

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Juin
25

Analyse de Données

Apprendre les méthodes statistiques d’analyse de données pour l’exploration, la description et la classification de données multidimensionnelles quantitatives et qualitatives.

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Juin
25

Séries Chronologiques

Savoir choisir la méthode d’analyse adaptée à la nature des données, effectuer des prévisions à l’aide des différents types de modélisation pour les mettre en pratique dans un contexte professionnel.

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Sep
11

Méthodes PLS avec Simca

Maîtriser les possibilités du logiciel Simca dans la gestion, la manipulation et la pratique des méthodes statistiques multivariées. Simca permet de mettre en œuvre des analyses en composantes principales (ACP), des régressions PLS et OPLS, des analyses discriminantes PLS.

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Sep
25

Régression multiple

Utiliser les méthodes de régression multiple pour expliquer les variations d’une réponse quantitative, valider les modèles construits, utiliser ces modèles pour réaliser des prévisions.

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Oct
16

Analyse de Données

Apprendre les méthodes statistiques d’analyse de données pour l’exploration, la description et la classification de données multidimensionnelles quantitatives et qualitatives.

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Nov
07

Séries Chronologiques

Savoir choisir la méthode d’analyse adaptée à la nature des données, effectuer des prévisions à l’aide des différents types de modélisation pour les mettre en pratique dans un contexte professionnel.

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Nov
13

Régression multiple

Utiliser les méthodes de régression multiple pour expliquer les variations d’une réponse quantitative, valider les modèles construits, utiliser ces modèles pour réaliser des prévisions.

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Nov
13

Analyse de données sensorielles

Acquérir une connaissance et une pratique des principales méthodes statistiques utilisées dans le domaine de l’analyse sensorielle. Une attention toute particulière est portée sur les aspects méthodologiques rencontrés par les praticiens de l’analyse sensorielle : recueil des données, choix de la ou des méthode(s) statistique(s) appropriée(s) en vue de leur analyse, mise en œuvre informatique, interprétation des résultats.

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Nov
27

Méthodes PLS avec Simca

Maîtriser les possibilités du logiciel Simca dans la gestion, la manipulation et la pratique des méthodes statistiques multivariées. Simca permet de mettre en œuvre des analyses en composantes principales (ACP), des régressions PLS et OPLS, des analyses discriminantes PLS.

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sur demande

Méthodes PLS – Contrôle des procédés multivariés avec Simca

Utiliser les méthodes PLS dans SIMCA pour le contrôle multivarié des procédés.

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sur demande

Méthodes PLS – Analyse de données omics avec Simca

Les phénomènes biologiques sont multivariés par nature et les données générées par les technologies Omics sont généralement volumineuses et complexes. Dans ce contexte, les méthodes d’analyse multivariée sont particulièrement adaptées pour extraire l’information pertinente de ces grands ensembles de données. Cette formation présente la mise en œuvre des techniques d’analyse multivariée les plus récentes dans le cadre de l’analyse de données transcriptomiques, protéomiques et métabolomiques. L’élaboration et l’interprétation de modèles exploratoires (descriptifs) et discriminants (prédictifs) seront abordées, ainsi que la recherche de biomarqueurs et la validation des modèles.

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