ORSYS PARIS LA DEFENSE — Modélisation statistique, l'essentiel
Publié le 04/01/2021 — Produit n° 001125
: INFORMATIQUE TELECOMMUNICATION — INFORMATIQUE — BASE DE DONNEES — BIG DATA ANALYTICS
Ce stage présente l'essentiel des modèles statistiques. Il vous permettra de comprendre leur rôle dans le monde de l'analyse décisionnelle, du Big Data et du Data Mining, ainsi que les mécanismes qui permettent de transformer et d'affiner des données pour en tirer des informations métiers utiles.
Informations générales
Profil professionnel des stagiaires
Intermittents,
Auteurs,
Journalistes pigistes,
Salariés des entreprises adhérentes
:
AUDIOVISUEL, CINÉMA, DIVERS, ÉDITION, SPORT, GOLF, HOTELLERIE DE PLEIN AIR, PRESSE, LOISIRS, AGENCE DE MANNEQUINS, ORGANISME DE TOURISME, PUBLICITÉ, SPECTACLE, TELECOM, CASINO
:
Connaissances de base en mathématiques / statistique (cumul, pourcentage), Excel.
Identification du stage
:
Formation en présentiel
:
Comprendre le principe de la statistique descriptive et les méthodes d'échantillonnage
Dimensionner un échantillon de population
Calculer des paramètres de position et dispersion (médiane, étendue, quantile, écart-type)
Exploiter les paramètres statistiques pour comprendre une série de données
Valider la précision d'une estimation, à l'aide des intervalles de confiance
Durée de la formation : 14 heures
Sonia Marzouk — 01 49 07 88 23
smarzouk@orsys.fr
www.orsys.fr
Informations pédagogiques
Programme pédagogique
» Rappels des fondamentaux de la statistique descriptive
Définition de la statistique descriptive.
Analyse d'une population.
Méthodes d'échantillonnage.
Variables qualitatives et quantitatives.
Effectifs et calcul des fréquences.
Effectifs cumulés croissants et décroissants.
Représentation graphique des variables qualitatives et quantitatives.
Etude de cas
Application pratique sur excel d'analyses statistiques et interprétation
» Démarche et modélisation d'une analyse statistique
Statistique descriptive.
Phase d'apprentissage.
Statistique prédictive pour estimer et anticiper.
Modélisation statistique d'un phénomène.
» Paramètre de position et de dispersion
Mode, valeur modale, valeur la plus probable.
Moyenne d'une population (ou d'un échantillon).
Médiane, partager une série numérique.
Etendue, différence entre valeurs extrêmes.
Utiliser les quantiles.
Ecart-Type, calculer la dispersion d'un ensemble de données.
Calcul de la variance et de la covariance.
Etude de cas
Calcul de paramètres de position et de dispersion sur différents échantillonnages et comparaisons des résultats.
» Tests et intervalle de confiance
Lois statistiques et intervalle de confiance.
Tests statistiques courants (Test de Student, Analyse de variances, Khi²).
Valider la précision d'une estimation. Amplitude de l'intervalle.
Etude de cas
Exercices sur le logiciel R.
» Panorama des outils
Zoom sur le logiciel Open Source "R".
Initiation au logiciel Open Source "R".
Travaux pratiques
Utilisation de packages pour faire les analyses statistiques.
Informations complémentaires (méthodologie, ...)
Cette formation alternera théorie et mise en pratique.
Supports et ressources fournis aux stagiaires
Un support pédagogique sera remis à chaque participants avec les éléments théoriques et pratiques.