Data Value

Statistique décisionnelle (inférentielle) : savoir décider au vu des observations

Par Data Value

Objectifs

Découvrir la statistique inférentielle permettant de généraliser à partir d’un échantillon (connaissance partielle d’un phénomène) afin de prendre une décision en sachant évaluer les deux types de risques associés. Maîtrise opérationnelle des notions d’estimation d’un paramètre, d’intervalle de confiance, de tests d'hypothèse, ...

Programme

  • Rappels de statistique et probabilité
  • Variables, individus, échantillons
  • Tendance centrale et dispersion
  • Calcul de probabilité et lois usuelles
  • Tendance vers la loi normale ou « loi des grands nombres »
  • Estimation à partir d'un échantillon
  • Estimation d’une moyenne, d’une proportion
  • Distribution des statistiques calculées sur échantillon
  • Estimation par intervalle de confiance
  • Évaluation des risques en fonction de la taille de l’échantillon
  • Les tests d'hypothèses
  • Mécanisme de la procédure de décision dite « test d’hypothèse »
  • Mesure des risques d’erreurs associés à la décision. L’hypothèse « nulle » et les autres
  • Tests classiques sur une moyenne, sur une proportion
  • Tests de comparaisons de deux populations
  • Échantillons indépendants et échantillons appariés
  • Tests d’ajustement
  • Test de liaison entre variables
  • Tests non paramétriques, test du Khi-2
  • Introduction au ré-échantillonnage Bootstrap

Pédagogie

Pédagogie active mêlant exposés, exercices et applications pratiques.
Chaque participant pourra mettre en oeuvre les applications dans le logiciel de son choix parmi Minitab, JMP, StatGraphics, Spad ou R.

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  • Définir les ETPs et appréhender les développements du marché
  • Maîtriser les techniques de réplication et de gestion utilisées par les ETPs, tout en comprenant les risques associés
  • Maîtriser les stratégies d’investissement à base d’ETPs dans une allocation d’actifs
  • Maîtriser les démarches de sélection d’un ETPs
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Analyse statistique avancée avec RPar IB Formation

L’analyse statistique des données est une des compétences requises pour mettre en oeuvre des projets Big Data. Selon la nature des données manipulées et le type d’analyses souhaitées, il est parfois nécessaire de recourir à des techniques d’analyses avancées. Aussi, tout Data Scientist doit-il aujourd’hui maitriser l’implémentation d’outils statistiques sous R pour réaliser des analyses non ponctuelles et inférentielles paramétriques ou de données uni ou multivariées pour tous les domaines dans le service, l’industrie ou encore la RetD. Cette formation avancée permettra aux participants de maitriser R et ainsi d’être à même d’analyser tous types de données dans leurs projets Big Data.

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MiniTab - Statistiques notions fondamentales, tests d’hypothèses et traitement des petits échantillonsPar Arkesys

La formation en quelques mots

Dans ce module de formation, nous proposons de baser notre pédagogie autour des thèmes suivants :

Au-delà des compétences statistiques pures, l'important dans ce type de formation est de comprendre les mécanismes fondamentaux présents dans la plupart des manipulations des outils statistiques :
D'une façon générale, ces mécanismes sont les suivants :

Par exemple, dans le calcul d'un écart-type, élément clé présent dans un grand nombre de méthodes statistiques, il nous paraît plus important d'appréhender le sens physique de l'écart-type plus que la formule mathématique en traitant les points suivants :

Spécificités des petits échantillons

Cette formation intègre le traitement statistique des petits échantillons.
Cette spécificité nous amène ainsi à aborder certains thèmes tels que :

Thèmes principaux

Jeux de données

Afin de s'approcher au mieux des réalités quotidiennes des praticiens, nous suggérons de nous appuyer pour l'animation pratique de thématiques et surtout de jeux de données reflétant le quotidien des apprenants.
Cet élément est un facteur de réussite pour la formation. Elle permet aux apprenants de :

Il sera donc pertinent que les apprenants puissent réfléchir en amont de la formation à des problématiques, jeux de données ou documents susceptibles d’être utilisés en support lors de la formation.

Outil logiciel

Au-delà de l'apprentissage des thématiques statistiques, la mise en application s'effectuera sur le logiciel MiniTab.
Environ une demi-journée de travail sera donc consacrée à l'apprentissage du logiciel, son ergonomie, la structuration des données permettant aux apprenants d'acquérir l'autonomie sur ce logiciel.

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Acquérir une connaissance méthodologique et pratique de la fiabilité et des méthodes statistiques associées

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  • Choisir des bons tests statistiques
  • Interpréter pertinemment les données recueillies
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