Formation Outils d'analyse et de restitution

À propos

Découvrir les principales méthodes décisionnelles d'analyse des données (arbres de décision, règles d'association, régression multiple, analyse discriminante, ...), choisir celle appropriée au problème et aux données. Interpréter les résultats numériques et graphiques, éviter les pièges, savoir résumer l'information obtenue et communiquer les résultats importants

À propos

* 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 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 les indicateurs statistiques élémentaires (moyenne, médiane, écart-type, …) * 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

À propos

Après avoir découvert les concepts de base et les techniques liés à la représentation visuelle des données, vous apprendrez à développer des applications de visualisation de données basées sur les principaux outils et Frameworks JavaScript de DataVisualisation.

Prochaines sessions

À propos

S’approprier les méthodes de régression logistique avec des applications en Biostatistique. Savoir manipuler, analyser et interpréter des données dans le cadre d'une régression logistique.

À propos

Connaître le logiciel JMP de manière approfondie pour gérer les données, réaliser des analyses statistiques et graphiques

À propos

Connaître le logiciel Minitab de manière approfondie pour gérer les données, réaliser des analyses statistiques et graphiques

À propos

Découvrir un panorama complet des méthodes statistiques d'analyse des données. Savoir quelle méthode utiliser en fonction des données disponibles et des objectifs à atteindre.

À propos

Découvrir les principales méthodes exploratoires d'analyse des données (ACP, AFC, Classification) afin de mettre en évidence les liaisons entre paramètres, les similitudes et différences entre observations.Interpréter les résultats numériques et graphiques, éviter les pièges, savoir résumer l'information obtenue et communiquer les résultats importants

À propos

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

À propos

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, ...