Pratique de la Statistique I : Statistique Exploratoire et Décisionnelle

Introduction

• La démarche statistique
• Le vocabulaire
• Echantillon et population
• La collecte des données
  
  
  - La statistique exploratoire
• La statistique unidimensionnelle
• Graphiques exploratoires
  Histogramme, boîte-à-moustaches, diagrammes en bâtons et circulaire
• Caractéristiques de la tendance centrale d'une distribution
  Mode, moyenne, médiane, ...
• Caractéristiques de la dispersion d'une distribution
  Variance, écart type, quantiles, degrés de liberté, ...
• La statistique bidimensionnelle et la mesure de liaison entre 2 variables
• Graphiques établissant le lien entre 2 ou plusieurs variables
• Liaison entre 2 variables numériques
  Covariance, corrélation
• Liaison entre 2 variables ordinales
  Coefficient de corrélation sur les rangs de Spearman
• Liaison entre 2 variables qualitatives
  Chi2 d'écart à l'indépendance
  
  - La statistique décisionnelle
• L'échantillonnage
• Méthodes d'échantillonnage
  Simple, par states
• Taille de l'échantillon et risques associés
• Les lois de probabilité
• Les lois discrètes : Uniforme, Binomiale, Poisson ...
• Les lois continues : Normale, Weibull, Exponentielle, Student, Chi2 ...
• L'estimation
• Estimation ponctuelle des paramètres d'une population (moyenne, écart-type, ...)
• Estimation par intervalle
  Intervalle de confiance pour une moyenne, pour un écart-type et pour une proportion
• La théorie des tests
• Généralités
  Hypothèses testées, risques de 1ère et de 2ème espèce (& et ß), règle de décision et interprétation du test
• Tests paramétriques
  Comparaison de moyennes (Student), comparaison de variances (Fisher), comparaison de proportions (Chi2), ...
  Choix de la taille d'un échantillon
• Tests non paramétriques
  Comparaison des médianes (Mann et Whitney, Kruskal-Wallis, test des signes) ...
  
  - Ateliers
  
  Travail par petits groupes sur des cas réels en fonction des centres d'intérêts