Plan du cours
Préparation d'une base de données pour l'analyse
- la gestion de la collecte des données
- opérations sur les variables
- transformation des variables fonctions sélectionnées (logarithme, exponentielle, etc.)
statistiques paramétriques et non paramétriques, ou comment adapter un modèle aux données
- échelle de mesure
- type de distribution
- valeurs aberrantes et observations influentes (valeurs aberrantes)
- taille de l'échantillon
- le théorème de la limite centrale
Étudier les différences entre les caractéristiques des
- statistiques basés sur la moyenne et les supports
Analyse des corrélations et des similitudes
- corrélations
- analyse en composantes principales
- analyse en grappes
Prédiction - analyse de régression simple et multivariée
- méthode des moindres carrés
- Modèle linéaire
- Modèles de régression à variables instrumentales (dummy, effet, codage orthogonal)
Inférence statistique
Pré requis
Connaissance de SPSS et des bases de la statistique. Les participants au cours doivent avoir suivi la formation sur le logiciel d'analyse prédictive SPSS Statistics.
Nos Clients témoignent (5)
We were using road accident data for practicals
Maphahamiso Ralienyane - Road Safety Department
Formation - Statistical Analysis using SPSS
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Formation - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
The subject matter and the pace were perfect.
Tim - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Formation - Programming with Big Data in R
J'ai vraiment bénéficié des exemples pratiques de la vie réelle.
Wioleta
Formation - Data and Analytics - from the ground up
Traduction automatique
Le style flexible et amical. Apprendre exactement ce qui était utile et pertinent pour moi.
Jenny
Formation - Advanced R
Traduction automatique