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Statistiques descriptives, introduction
UES / LI-REQ-187
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
La “statistique” est une discipline qui collecte, classe, résume, interprète et explique les données. La complexité et le volume de données à traiter augmentant, la maîtrise de ces techniques est donc essentielle pour aborder la “Data Science”. Ce stage très pratique vous apportera les bases nécessaires pour l’aborder.

PUBLIC
Professionnels ayant besoin de faire des calculs statistiques au quotidien pour traiter leurs données. Analystes de données, chargés de projets d’aide à la décision, futurs Data Scientists.
PRE-REQUIS
Aucune connaissance particulière.

CONTENU

Définition
- Définition de la statistique descriptive. L’étude de l’incertitude.
- Comparaison de produits calibrés à des données aléatoires.
- Introduction à l’aléa des données statistiques.
- Conclusion : la question que se pose un statisticien.

Formalisation mathématiques
- Indexation de 1 à n. La valeur absolue.
- Le Symbole Sigma pour l’écriture de sommes.
- Le Carré et la Racine Carrée.
- Effectif, fréquence, quartile, centile : explication et représentations graphiques.
- Calcul d’intervalles : le traitement des données continues.

Traitement statistique des données à une dimension
- Type de données : qualitative ou quantitative.
- Données avec effectif : calcul de fréquences et interprétation.
- Tri et traitement des données : mise en forme statistique de différents exemples de données brutes.
- Représentations graphiques.
- Paramètres de position : moyenne, mode, médiane.
- Les paramètres de dispersion : étendue, quantiles, décile, variance.
- La variance : une moyenne “d’écarts”.

Variables aléatoires
- Définition. Catégorie de variables.
- Exemples et examen de variables aléatoires.
- Courbes de distribution.
- Explications des intervalles de confiance.
- La loi la plus connue : la loi normale.

Statistique descriptive à deux dimensions : les tableaux de contigence
- Les données.
- Représentations graphiques.
- La covariance.
- Le coefficient de corrélation linéaire.

Cas pratique : utilisation des données des participants
- Mise en évidence de la problématique statistique.
- Mise en forme des données.
- Calcul des statistiques de base et représentations graphiques.
- Recherche de la méthode appropriée au problème.

SESSIONS PROGRAMMEES

 

Accès au calendrier

VALIDATION

Evaluation en fin de session

PEDAGOGIE
Alternance d’exposés et de travaux pratiques
INTERVENANTS
Spécialiste analyse statistique

MODALITES PRATIQUES
Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 1 457,00 € TTC
Horaires : 9h – 17h30

Durée: