Fondamentaux en statistique - Université Sorbonne Paris Cité
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Description
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Typologie
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Dates au choix
Le cours « Fondamentaux en statistique 2. Le centre France Université Numerique présente le programme suivant pour améliorer vos compétences et vous permettre de réaliser vos objectifs. Au cours de cette formation vous pourrez voir différents modules et acquérir de nouvelles connaissances sur les différentes thématiques proposées. Inscrivez-vous afin de pouvoir accéder aux matières suivantes.
Les sites et dates disponibles
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Date de début
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À propos de cette formation
Ce cours s’adresse à toute personne intéressée à titre personnel ou professionnel, par la manipulation, la compréhension et l’analyse de données numériques, et ce quel que soit son secteur ou son projet professionnel.
Les Avis
Les exploits du centre
Les matières
- Statistique
- R
- Variable
- Bidimensionnelles
- Analyses bidimensionnelles
Le programme
Les modules sont organisés afin d'assurer une progressivité dans la complexité des concepts abordés.
Semaine 0 : Introduction à R
- A. Installation de R et Rstudio
- B. Premiers pas : créer des objets
- C. Importer des données (format texte, excel, etc.)
- D. Manipuler des données
- E. Ecrire une fonction
Semaine 1 : Comment résumer l’information d’une variable
- A. Que mesure-t-on ?
- B. Caractérisation d'une variable
- C. Représentation graphique
- D. Indices résumés : paramètres de localisation
- E. Indices résumés : paramètres de dispersion
- F. Représentation graphique resumée : le box-plot
Semaine 2 : Analyses bidimensionnelles
- A. Cas de deux variables qualitatives : tableau de contingence
- B. Cas de deux variables qualitatives : représentation graphique
- C. Cas de deux variables quantitatives : covariance et corrélation
- D. Cas de deux variables quantitatives : introduction à la régression
- E. Principe d'un test
- F. Application des tests en régression
Semaine 3 : Analyses multidimensionnelles
- A. Introduction aux méthodes factorielles
- B. Définition d'une distance entre individus
- C. Cas de p>2 variables quantitatives : projection et analyse en composantes principales
- D. Cas de p > 2 variables quantitatives : Interprétation de l’analyse en composantes principales (ACP)
- E. Cas de p > 2 variables qualitatives : analyse factorielle des correspondances (AFC)
Semaine 4 : Apprentissage/Classification
- A. Préalable
- B. Classification Ascendante Hiérarchique
- C. Nuées dynamiques (k-means)
- D. Classement
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Fondamentaux en statistique - Université Sorbonne Paris Cité