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Formation Académique

Analyses factorielles multivariées et classification

9.4/ 10(26 avis)

* Identifier quelle méthode d'analyse multivariée ou de classification utiliser selon le contexte * De connaître les concepts mathématiques inhérents à ces méthodes * De mettre en oeuvre les différentes analyses * D'interpréter les résultats de chaque méthode et d'analyser les différents graphiques qui en découlent * De connaître les coefficients permettant d'estimer la qualité de l'analyse statistique * De mesurer la contribution de chaque variable et de chaque individu sur les axes factoriels

Présentiel -- 4 jours

Sphinx utilisateur

* Maîtriser l'interface du logiciel. Concevoir une enquête de base. Gérer les réponses et effectuer les premiers traitements statistiques.

Présentiel -- 2 jours

Introduction aux statistiques et probabilités

* Maîtriser les méthodes statistiques de base * Approfondir des connaissances en matière de tests des hypothèses

Présentiel -- 1 jour

Fondamentaux en statistique et tests d’hypothèses

9.4/ 10(5 avis)

* Décrire synthétiquement et graphiquement une série de mesures quantitatives * Donner un sens physique aux indicateurs tels que moyenne, médiane, écart-type, CV, … * Comprendre la notion d'échantillonnage et de population * Calculer et interpréter un intervalle de confiance pour une moyenne, une proportion * Différencier la notion d'écart-type (s) et d'erreur-type (Sem) * Comprendre la démarche de mise en place d'un test d'hypothèse * Mettre en oeuvre un test d'hypothèse classique (Student, Fisher, Khi, …) * Traduire en connaissances métiers les résultats statistiques issus d'un test d'hypothèse * Choisir entre un test paramétrique et non paramétrique * Calculer la taille des échantillons nécessaire dans un test ainsi que la puissance associée au test * Interpréter des sorties logiciels

Présentiel -- 5 jours

Statistiques - Outils fondamentaux Application avec MiniTab

9.4/ 10(4 avis)

Structurer des données sous MiniTab Maîtriser l'interface du logiciel MiniTab * Décrire synthétiquement et graphiquement une série de mesures quantitatives * Donner un sens physique aux indicateurs tels que la moyenne, la médiane, l'écart-type, le CV, … * Comprendre la notion d'échantillonnage et de population * Calculer et interpréter un intervalle de confiance pour une moyenne, une proportion * Différencier la notion d'écart-type (s) et erreur-type (Sem) * Comprendre la démarche de mise en place d'un test d'hypothèse * Mettre en oeuvre un test d'hypothèse classique (t, F, Khi, …) * Comprendre le contexte de mise en oeuvre des tests sur données appariées * Traduire en connaissances métiers les résultats statistiques issus d'un test d'hypothèse * Choisir entre un test paramétrique et non paramétrique * Calculer la taille des échantillons nécessaire dans un test ainsi que la puissance associée au test * Interpréter des sorties logiciels

Présentiel -- 4 jours

Logiciel R : Initiation (niveau 1)

9.4/ 10(4 avis)

* Installer et configurer R * Installer un package * Utiliser R en mode console * Exécuter et exploiter des scripts simples * Obtenir de l'aide en ligne, rechercher des commandes permettant de réaliser l'action souhaitée * Créer et manipuler les objets sous R * Importer des données contenues dans un fichier ASCII ou dans une feuille de calcul Excel * Créer et modifier un graphique * Mettre en oeuvre des analyses statistiques de bases sous R

Présentiel -- 3 jours

Logiciel R - Niveau 2 Orienté analyses statistiques

9.2/ 10(4 avis)

* Lire et écrire des scripts « avancés » d'analyse des données * Mettre en oeuvre et extraire les résultats aussi bien d'une analyse de la variance à 1 facteur que des tests post-Hoc de comparaisons multiples * Mettre en oeuvre et extraire les résultats d'une analyse de la variance multi-facteurs * Mettre en oeuvre et extraire les résultats d'une régression linéaire simple et multiple * Mettre en oeuvre et extraire les résultats d'une analyse multidimensionnelle des données : ACP, AFC, CAH…

Présentiel -- 3 jours

Traitement statistique des petits échantillons

9.5/ 10(3 avis)

* Décrire synthétiquement et graphiquement une série de mesures quantitatives * Donner un sens physique aux indicateurs tels que la moyenne, la médiane, l'écart-type, le CV, … * Comprendre la notion d'échantillonnage et de population * Calculer et interpréter un intervalle de confiance pour une moyenne, une proportion * Différencier la notion d'écart-type (s) et erreur-type (Sem) * Détecter et argumenter la notion de valeurs aberrantes * Comprendre la démarche de mise en place d'un test d'hypothèse * Mettre en oeuvre les tests d'hypothèses dans un contexte de petits échantillons * Traduire en connaissances métiers les résultats statistiques issus d'un test d'hypothèse * Choisir entre un test paramétrique et non paramétrique * Calculer la taille des échantillons nécessaire dans un test ainsi que la puissance associée au test * Interpréter des sorties logiciels

Présentiel -- 3 jours

Régression linéaire – Niveau avancé

9.4/ 10(3 avis)

* Identifier le contexte général d'utilisation de la régression linéaire * De connaître les concepts mathématiques inhérents à la régression linéaire * De mettre en oeuvre et analyser les résultats (tableaux, graphiques) d'une modélisation de type régression linéaire * De connaître les coefficients me permettant d'estimer la qualité du modèle * De comprendre la différence entre qualité d'ajustement et qualité de prédiction (d'estimation des coefficients) sur un modèle de type Régression * De détecter et analyser les points aberrants / les points influents * De détecter les colinéarités éventuelles entre variables explicatives * De traiter la colinéarité par l'intermédiaire d'une sélection des variables explicatives

Présentiel -- 2 jours

Analyse de la variance et régression linéaire

9.1/ 10(3 avis)

* Vérifier les conditions de mise en oeuvre d'une ANOVA à un et plusieurs facteurs * Comprendre les calculs de l'ANOVA * Interpréter les résultats d'une ANOVA * Mettre en oeuvre un test a posteriori (Tukey, Bonferroni, Dunnett, …) * Interpréter le sens physique d'une interaction * Connaître le contexte des Anova à mesures répétées * Connaître le contexte des Anova hiérarchisées * Mettre en oeuvre un modèle de régression linéaire simple et le valider * Comprendre le contexte de la régression multiple

Présentiel -- 3 jours