A)
Statistique descriptive
- Rappels de statistique descriptive multidimensionnelle
- Notions de codage, similarité, dissimilarité,
distance
- Nuage de points, représentation euclidienne
des individus et des variables
- Barycentre, inertie, valeur propres,
diagonalisation, facteurs
- Techniques d'analyse factorielle
- Analyse en composantes principales (ACP
centrée, ACP normée)
- Analyse factorielle des correspondances
(profils, Chi-deux, équivalence distributionnelle)
- Techniques de classification
- Classification ascendante hiérarchique
(dendogramme, critères d'agrégation)
- Nuées dynamiques (formes fortes, k-means)
B)
Statistique inférentielle
- Rappels de probabilité et de statistique
inférentielle
- Ensemble, probabilités, variables aléatoires,
espérance, variance, covariance
- Distributions de probabilités utiles
et résultats
- Rappels sur l'échantillonnage et l'estimation
- Méthodes de l'inférence statistique
- Les méthodes relatives aux moyennes
- Les méthodes relatives aux variances
- Les tests d'ajustement et de normalité
- Les tests d'indépendance
- L'analyse de la variance
- Analyse de la variance à un critère (Oneway)
- Analyse de la variance à deux critères
(Anova)
- Méthodes de régression
- Corrélation
- Régression linéaire simple
- Régression multiple
- Analyse de la covariance
- Transformation de variables
- Méthodes de régression
- Corrélation
- Régression linéaire simple
- Régression multiple
- Méthodes non paramétriques
- Comparaison de deux populations
- Comparaison de plusieurs populations
Méthode pédagogique
La
formation alternera des exposés théoriques, des
échanges d'expérience sur les données déjà produites
et des séances de travaux pratiques sur les données
de chaque participant.
