Formation Statistiques descriptives, introduction


Formation Statistiques descriptives, introduction

Catalogue : Big Data, Intelligence Artificielle



Définition
• Définition de la statistique descriptive. L'étude de l'incertitude.
• Comparaison de produits calibrés à des données aléatoires.
• Introduction à l'aléa des données statistiques.
• Conclusion : la question que se pose un statisticien.
Exercice
Etude de la problématique du statisticien : repérage des différences entre des produits standardisés et d'autres présentant un aléa.
Formalisation mathématiques
• Indexation de 1 à n. La valeur absolue.
• Le Symbole Sigma pour l'écriture de sommes.
• Le Carré et la Racine Carrée.
• Effectif, fréquence, quartile, centile : explication et représentations graphiques.
• Calcul d'intervalles : le traitement des données continues.
Exercice
Application de chaque notion présentée sur des exercices.
Traitement statistique des données à une dimension
• Type de données : qualitative ou quantitative.
• Données avec effectif : calcul de fréquences et interprétation.
• Tri et traitement des données : mise en forme statistique de différents exemples de données brutes.
• Représentations graphiques.
• Paramètres de position : moyenne, mode, médiane.
• Les paramètres de dispersion : étendue, quantiles, décile, variance.
• La variance : une moyenne "d'écarts".
Exercice
Transformation, tri et représentation des données. Mesure de leur dispersion.
Variables aléatoires
• Définition. Catégorie de variables.
• Exemples et examen de variables aléatoires.
• Courbes de distribution.
• Explications des intervalles de confiance.
• La loi la plus connue : la loi normale.
Exercice
Utilisation d'une table de loi normale.
Statistique descriptive à deux dimensions : les tableaux de contingence
• Les données.
• Représentations graphiques.
• La covariance.
• Le coefficient de corrélation linéaire.
Exercice
Calcul de covariances et de coefficients de corrélation. Analyse.
Cas pratique : utilisation des données des participants
• Mise en évidence de la problématique statistique.
• Mise en forme des données.
• Calcul des statistiques de base et représentations graphiques.
• Recherche de la méthode appropriée au problème.

 

Fiche de la formation



 Cible :

Professionnels ayant besoin de faire des calculs statistiques au quotidien pour traiter leurs données. Analystes de données, chargés de projets d'aide à la décision, futurs Data Scientists.


 Prérequis :

Aucune connaissance particulière.


 Durée : 2 jours

 Type : Stage pratique


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