AJC FORMATION : 08. Modélisation statistique, l'essentiel
Organisme
75009 PARIS 9
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Durée
14 heuresModalités
- Classe virtuelle
- Présentiel
Les apprenants réalisent tout au long de la formation des exercices, QCM, mises en situation, TP, TD qui seront corrigés pour faciliter l’acquisition de compétences.
Prix
Public
utilisateurs et gestionnaires métiers de bases de données, Data Scientist, ingénieurs, Data Analysts ou toute personne intéressée par l'analyse statistique appliquée
Pré-requis
Connaissances générales en mathématiques, analyse statistique et Excel.
Objectifs pédagogiques
Connaître les fondamentaux de l'analyse statistique appliquée
Maîtriser l'utilisation des formules et tests statistiques fondamentaux
Savoir concevoir un rapport d'analyse basé sur les faits
Exploiter les paramètres statistiques pour comprendre une série de données
Découvrir des outils comme R et Excel pour la mise en œuvre des modèles étudiés
Valider la précision d'une estimation, à l'aide des intervalles de confiance
Être en mesure de prévoir les comportements à venir
Savoir vérifier l'adéquation à un modèle
Programme détaillé
Rappels des fondamentaux de la statistique descriptive
▪ Définition de la statistique descriptive
▪ Analyse d'une population
▪ Méthodes d'échantillonnage
▪ Variables qualitatives et quantitatives
▪ Effectifs et calcul des fréquences
▪ Effectifs cumulés croissants et décroissants
▪ Représentation graphique des variables qualitatives et quantitatives
Démarche et modélisation d'une analyse statistique
▪ Statistique descriptive
▪ Phase d'apprentissage
▪ Statistique prédictive pour estimer et anticiper
▪ Modélisation statistique d'un phénomène
Paramètre de position et de dispersion
▪ Mode, valeur modale, valeur la plus probable
▪ Moyenne d'une population (ou d'un échantillon)
▪ Médiane, partager une série numérique
▪ Etendue, différence entre valeurs extrêmes
▪ Utiliser les quantiles
▪ Ecart-Type, calculer la dispersion d'un ensemble de données
▪ Calcul de la variance et de la covariance
Travaux pratiques : Analyse de données via les indicateurs de tendance centrale, de dispersion , et de forme de distribution