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Formation People Cert

Analyse statistique avancée avec R
Formation non certifiante

Objectifs

  • Connaître les outils et méthodes d’analyses statistiques avancées en environnement R
  • Savoir programmer des analyses avec R
  • Savoir utiliser les packages de R pour mettre en oeuvre des modélisations statistiques (régression, ACP..)
  • Comprendre comment réaliser des analyses prédictives à l’aide d’équations de régression

Participants

  • Ingénieurs, analystes
  • Data Analysts
  • Toute personne intéressée par l’analyse statistique avec R

Déroulement

  • L’accueil au centre en salle dédiée 15 minutes avant le début de la formation, petits déjeuners, boissons, pauses gourmandes
  • Présentation du formateur et des participants
  • Le support de cours format papier personnalisé
  • La formation par un formateur expert
  • La préparation intensive à l’examen de certification
  • Le passage de la certification
  • L’envoi des résultats par e-mail puis certificat officiel envoyé par courriel
  • Les déjeuners complets
  • Formation en français

Programme

Introduction
  • Générer et représenter des variables aléatoires
  • Puissance d’un test Z à 1 échantillon en bilatéral
  • Taille d’échantillon (effectif) d’un test Z en bilatéral
  • Puissance d’un test t à 1 échantillon en bilatéral
Travailler avec des échantillons
  • Taille d’échantillon (effectif) d’un test t à 1 échantillon en bilatéral
  • Taille d’échantillon (effectif) d’un test p (proportion) à 1 échantillon en bilatéral
  • Taille d’échantillon (effectif) d’un test p (proportion) à 2 échantillons en bilatéral
Réaliser des tests d’ajustement
  • Test d’ajustement d’Anderson-Darling (ie Agostino-Stephens)
  • Test d’ajustement de Shapiro-Wilk
Estimation et intervalles de confiance
  • Intervalle de confiance de la moyenne (test Z à un 1 échantillon)
  • Intervalle de confiance de la moyenne (test t à un 1 échantillon)
Analyses statistiques avancées
  • Test t-Student bilatéral d’un échantillon
  • Test t-Student pour données appariées
  • Test t-Student homoscédastique bilatéral d’égalité de la moyenne
  • Test t-Student hétéroscédastique bilatéral d’égalité de la moyenne (test de Welch)
  • Test de Poisson à un échantillon unilatéral/bilatéral
  • Comparaison de proportions sur une même population (test binomial exact)
  • Intervalle de confiance de la proportion
  • Comparaison de proportions sur 2 échantillons indépendants
  • Test de Fisher d’égalité des variances
  • Test de Levene d’égalité de deux variances
  • Robustesse de tests statistiques
  • Transformations de Box-Cox
  • Transformations de Johnson
Analyse de la variance et de la covariance
  • ANOVA à un facteur fixe (ANOVA-1 canonique) désempilé
  • ANOVA à deux facteurs fixes (ANOVA-2 canonique) sans répétitions avec ou sans interactions
  • ANOVA à deux facteurs fixes (ANOVA-2 canonique) avec répétitions avec ou sans interactions
  • Comparaisons multiples du test de Student avec correction de Bonferroni
  • Test de (l’étendue) de Tukey HSD
  • Test de Levene et Bartlett d’égalité des variances d’une ANOVA canonique
  • ANOVA Imbriquée/Hiérarchique complète
  • ANOVA Carré Latin
  • ANCOVA (Analyse de la Covariance)
  • MANOVA
  • ACP (Analyses en Composantes Principales) paramétrique
  • Analyse factorielle exploratoire (AFE)
  • AFE avec méthode ACP sans rotation
  • AFE avec méthode ACP et rotation VariMax
Les plus de cette formation
  • Une formation très pratique : 90% du temps de la formation est dédié à la mise en pratique pour une meilleure assimilation de notions de base
  • Cette formation est basée sur des exercices principalement proposés par le formateur et tirés de l’ouvrage qui sert de support pour la formation
  • Des consultants expérimentés partagent leur savoir-faire avec les participants.
  • ifg-bi104
  • 3 jours
  • 1790
 
  • Dates d'inscriptionCentre Paris

  • 01 42 60 10 55
  • contact@ifgpe.fr

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