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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

Lieu de formation

54 Rue du Faubourg Saint-Antoine 75012 Paris 12e