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Statistique descriptive (exploratoire) - savoir décrire des observations
Objectifs de la formation
Objectif général : Apprendre à décrire des jeux de données à l'aide de résumés numériques et de représentations graphiques. Objectifs détaillés : Être familiarisé avec la terminologie Statistique Connaître les paramètres pour faire la synthèse numérique de données quantitatives : les paramètres de tendance centrale, de dispersion, d'homogénéité, d'hétérogénéité des données Sélectionner le bon graphique selon le type de données à représenter Savoir mesurer la force d'interaction entre deux variables selon le type des variables Connaître les paramètres de mesure pour calculer la force de liaison entre deux variables Reconnaître et traiter les valeurs particulières.
Contenu de la formation
- Utilité des statistiques Recueillir les observations : observer et mesurer Précautions à prendre Organiser les informations : classements, tableaux Vocabulaire de base : variables, individus, échantillon, population - La synthèse numérique Caractéristiques de la tendance centrale d'une distribution : moyenne, médiane, mode Caractéristiques de la dispersion d'une distribution : variance, écart type, fractiles - La synthèse graphique Représenter les phénomènes pour les comprendre : l'histogramme, le diagramme en bâtons, le diagramme circulaire Identifier les phénomènes les plus importants : le diagramme de Pareto - La statistique bivariée 2 variables quantitatives Représentation graphique : le nuage de points Interpréter le coefficient de corrélation Ajuster une droite de régression 2 variables ordinales Coefficient de corrélation sur les rangs de Spearmann 2 variables qualitatives Représentation graphique : diagramme en barre des profils Table de contingence La statistique du Khi-2 1 variable quantitative et 1 variable qualitative Représentation graphique : les boîtes à moustaches parallèles Le rapport de corrélation - Repérer et gérer les valeurs particulières (aberrantes, influentes)
Résultats de la formation
Attestation d'acquis ou de compétences;Attestation de suivi de présence
Conditions spécifiques d'accès à la formation
Aucun.
Métier formé
Data / Big data
Niveau d'étude visé
Sans le Bac
Type d'immersion professionnelle
Formation initiale
Organisme de formation
Data Value
Durée de la formation
1 mois
Modalités de formation
formation entièrement présentielle
Prochaine(s) session(s)
- 12/05/2025 - 13/05/2025