Formation Pratique de la Statistique 1
Statistique descriptive et décisionnelle
Comprendre et maîtriser les principales règles et méthodes de statistiques exploratoires (descriptives) et décisionnelles (inférentielles) pour les mettre en pratique dans un contexte professionnel ou en vue de poursuivre vers des techniques plus avancées (analyse des données, contrôle qualité, plans d’expériences, …).
Prochaine session
Statistique descriptive et décisionnelle
Comprendre et maîtriser les principales règles et méthodes de statistiques exploratoires (descriptives) et décisionnelles (inférentielles) pour les mettre en pratique dans un contexte professionnel ou en vue de poursuivre vers des techniques plus avancées (analyse des données, contrôle qualité, plans d’expériences, …).
Statistique descriptive et décisionnelle
Comprendre et maîtriser les principales règles et méthodes de statistiques exploratoires (descriptives) et décisionnelles (inférentielles) pour les mettre en pratique dans un contexte professionnel ou en vue de poursuivre vers des techniques plus avancées (analyse des données, contrôle qualité, plans d’expériences, …).
Statistique descriptive et décisionnelle
Comprendre et maîtriser les principales règles et méthodes de statistiques exploratoires (descriptives) et décisionnelles (inférentielles) pour les mettre en pratique dans un contexte professionnel ou en vue de poursuivre vers des techniques plus avancées (analyse des données, contrôle qualité, plans d’expériences, …).
Informations session
Programme
– Introduction
- La démarche statistique
- Le vocabulaire
- Echantillon et population
- La collecte des données
– La statistique exploratoire
- La statistique unidimensionnelle
- Graphiques exploratoires : histogramme, boîte à moustaches, diagrammes en bâtons et circulaire
- Caractéristiques de la tendance centrale d’une distribution : mode, moyenne, médiane, …
- Caractéristiques de la dispersion d’une distribution : variance, écart type, quantiles, degrés de liberté, …
- La statistique bidimensionnelle et la mesure de liaison entre 2 variables
- Graphiques établissant le lien entre 2 ou plusieurs variables
- Liaison entre 2 variables numériques : covariance, corrélation
- Liaison entre 2 variables ordinales : coefficient de corrélation sur les rangs de Spearman
- Liaison entre 2 variables qualitatives : khi2 d’écart à l’indépendance
– La statistique décisionnelle
- L’échantillonnage
- Méthodes d’échantillonnage : simple, par strates
- Taille de l’échantillon et risques associés
- Les lois de probabilité
- Les lois discrètes : uniforme, binomiale, Poisson …
- Les lois continues : normale, Weibull, exponentielle, Student, khi2 …
- L’estimation
- Estimation ponctuelle des paramètres d’une population (moyenne, écart-type, …)
- Estimation par intervalle : intervalle de confiance pour une moyenne, pour un écart-type et pour une proportion
- La théorie des tests
- Généralités
Hypothèses testées, risques de 1ère et de 2ème espèce (alpha et bêta), règle de décision et interprétation du test - Tests paramétriques
Comparaison de moyennes (Student), comparaison de variances (Fisher), comparaison de proportions (khi2), …
Choix de la taille d’un échantillon - Tests non paramétriques
Comparaison des médianes (Mann et Whitney, Kruskal-Wallis, test des signes) …
- Généralités
– Ateliers
Travail par petits groupes sur des cas réels en fonction des centres d’intérêts
Tarifs
A partir du 2ème inscrit : -10%
CPF – Voir Appli Mon Compte Formation
IASSC – Centre de certification Leader
Certification Reconnue par l’Etat
Classe virtuelle Blended Learning
Inter-Intra entreprise
Sur mesure
