STATGRAPHICS Statistiques Notions fondamentales, Tests d’hypothèses et traitement des petits échantillons
Public admis
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Objectifs de la formation
- Structurer des données sous StatGraphics
- Maîtriser l'interface du logiciel StatGraphics
- 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
- Comprendre le contexte de mise en œuvre des tests sur données appariées
- Mettre en œuvre un test d'hypothèse classique (t, F, Khi², …)
- 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.
| Tarif |
A partir de 6 200,00 € |
| Durée | 28 heures réparties sur 4 jours |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 6 200,00 € |
| Durée | 28 heures réparties sur 4 jours |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
Découvrez comment maîtriser les concepts essentiels des statistiques avec notre formation "STATGRAPHICS". Apprenez à effectuer des tests d’hypothèses et à traiter des petits échantillons pour des analyses fiables et pertinentes.
Programme
Prendre en main l'outil StatGraphics
- Généralités et interface utilisateur
- Généralités et interface utilisateur
- Gestion et organisation des données
- Gestions des fichiers générés sous StatGraphics (Fichiers de données et statfolios)
- Utilisation des barres d'outils
- Présentations des menus
- Présentations des différentes analyses statistiques disponibles
- Paramétrage de la feuille de données
- Définition des variables
- Paramétrage des types de variables
- Gestion des données.
- Saisie, Ajout, Suppression
- Sélection de données
- Importation d'un fichier de données (Excel, ...)
- Gestion des analyses
- Paramétrage des variables
- Paramétrage des analyses
- Principes communs aux analyses
- Sauvegardes des analyses
- Paramétrage du calcul des analyses
- Outils divers
- Utilisation du StatGallery
- Utilisation du StatReporter
- Exportation de travaux vers Word
- Trucs et astuces
- Configuration du logiciel
Notions générales
- Vocabulaire de base
- Statistique et statistiques
- Raisonnement général en statistique
- Présentation des grands objectifs de la statistique
- Description numérique
- Comparaison
- Prédiction
Nature et typologie des données
- Les données quantitatives
- Les données qualitatives
- Données réelles, données estimées
- Incertitude de la mesure
- Population et échantillon
Analyse descriptive des données
- Objectifs de la description (synthèse, objectivité, …)
- La description par le chiffre
- Grandeurs de position : moyenne, médiane…
- Grandeurs de dispersion : écart-type, variance, coefficient de variation…
- La description par le graphique
- Histogrammes de fréquences
- Boîtes à moustaches
- Nuages de points
- Conventions d'écriture
- Grandeurs réelles
- Grandeurs estimées
- Tableaux de comptage
- Tri à plat
- Tableau croisé
- Liens entre deux variables quantitatives : coefficients de corrélation
Traitement des valeurs suspectes
- Approche visuelle et graphique
- Approche quantitative (z score)
- Approche statistique (Test de Grubbs)
Notions de lois de distributions
- Données brutes
- Classes, fréquences et distribution d'effectifs
- Histogrammes de fréquences
- Règles de constructions des classes (racine de N, Loi de Sturges, …)
- Distributions observées expérimentalement
- Distributions théoriques : sens théorique et physique d'une loi
- Présentation des lois de distributions usuelles (Normale, LogNormale, …)
Intervalles de confiance
- Objectifs d'un intervalle de confiance
- Interprétation statistique et physique
- Le rôle de l'inférence
- Relation échantillon & population
- Calculs d'intervalles de confiance : d'une moyenne, d'une proportion, d'un écart-type
- Erreurs à ne pas commettre (confusion IC moyenne & dispersion valeurs individuelles)
La démarche des tests d'hypothèses
- Objectifs d'un test d'hypothèses
- Relation entre intervalle de confiance et test d'hypothèse
- Les hypothèses en jeu
- Hypothèse nulle H0
- Hypothèse alternative H1
- Prise de décision
- Rejet de H0
- La p-value
- Le risque alpha
- Graduation du risque
- Significativité physique et statistique
- Test unilatéral ou bilatéral
Mise en œuvre des tests paramétriques
- Tests de comparaisons de 2 moyennes (Student)
- Tests de comparaisons de 2 variances (Fisher)
- Tests de comparaisons de proportions (Khi deux)
- Ouverture en fin de formation sur l'ANOVA à un facteur
- Hypothèses fondamentales des différents tests
Mise en œuvre des tests non paramétriques
- Avantages et inconvénients :
- Des tests paramétriques
- Des tests non paramétriques
- Tests de comparaisons de 2 médianes (Wilcoxon, Mann-Whitney)
- Tests de comparaisons de 2 proportions (Fisher exact)
Puissance et dimensionnement des tests
- Risque béta
- Puissance
- Taille d'échantillon requise
- Delta mis en évidence
- Les stratégies de mise en œuvre
- Mise en pratique sur les tests de comparaisons de moyennes
- Mise en pratique sur les tests de comparaisons de proportions
Corrélation
- Le contexte de la corrélation
- Les différents indicateurs (r de Pearson, r de Spearman)
- Interprétation
- Approche graphique
Problématique et spécificité des petits échantillons
- Problème de puissance
- Hypothèses fondamentales délicates à vérifier
- Fragilité des jeux de données
- Tests d'hypothèse non paramétriques
- Identification de valeurs suspectes
- Approche visuelle et graphique
- Approche quantitative (z score)
- Approche statistique (Test de Grubbs)
Mettre en œuvre des tests non paramétriques
- Démarche
- Avantages
- Inconvénients
- Choix entre tests paramétriques et tests non paramétriques
- Mise en pratique (Wilcoxon, Mann & Whitney, …)
Prérequis
- Aucun prérequis n'est nécessaire pour le suivi de cette formation
Public
- Personne souhaitant maitriser les outils fondamentaux des raisonnements statistiques avec mise en application sous StatGraphics.
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- Utiliser AWS CodePipeline pour concevoir et mettre en œuvre un pipeline d'intégration et de livraison continues (CI/CD) sur AWS
- Utiliser AWS CodeStar pour gérer toutes les activités de développement logiciel au même endroit
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