Plan du cours
Méthode scientifique, probabilités et Statistics
- Très brève histoire des statistiques
- Pourquoi peut-on être "confiant" dans les conclusions ?
- Probabilité et prise de décision
Préparation de la recherche (décider du "quoi" et du "comment")
- Vue d'ensemble : la recherche fait partie d'un processus avec des entrées et des sorties
- Collecte de données
- Questionneurs et mesures
- Que mesurer ?
- Études d'observation
- Conception d'expériences
- Analyse des données et méthodes graphiques
- Compétences et techniques de recherche
- Recherche Management
Description des données à deux variables
- Introduction aux données à deux variables
- Valeurs de la corrélation de Pearson
- Simulation des corrélations
- Propriétés de la corrélation de Pearson
- Calcul du r de Pearson
- Démonstration de la restriction de l'intervalle
- Loi de la somme des variances II
- Exercices
Probabilité
- Introduction
- Concepts de base
- Démonstration de la probabilité conditionnelle
- Simulation de l'erreur des joueurs
- Démonstration d'un anniversaire
- Distribution binomiale
- Démonstration de la distribution binomiale
- Taux de base
- Démonstration du théorème de Bayes
- Démonstration du problème de Monty Hall
- Exercices
Distributions normales
- Introduction
- Histoire des distributions normales
- Domaines des distributions normales
- Variétés de distribution normale Démonstration
- Normale standard
- Approximation normale de la loi binomiale
- Démonstration de l'approximation normale
- Exercices
Échantillonnage des distributions
- Introduction
- Démonstration de base
- Démonstration de la taille de l'échantillon
- Démonstration du théorème de la limite centrale
- Distribution d'échantillonnage de la moyenne
- Distribution d'échantillonnage de la différence entre les moyennes
- Distribution d'échantillonnage du r de Pearson
- Distribution d'échantillonnage d'une proportion
- Exercices
Estimation
- Introduction
- Degrés de liberté
- Caractéristiques des estimateurs
- Biais et variabilité Simulation
- Intervalles de confiance
- Exercices
Logique des tests d'hypothèses
- Introduction
- Test de signification
- Erreurs de type I et de type II
- Tests unilatéraux et bilatéraux
- Interprétation des résultats significatifs
- Interprétation des résultats non significatifs
- Étapes des tests d'hypothèse
- Tests de signification et intervalles de confiance
- Idées fausses
- Exercices
Test des moyennes
- Moyenne unique
- Distribution t Démonstration
- Différence entre deux moyennes (groupes indépendants)
- Simulation de robustesse
- Toutes les comparaisons par paire entre les moyennes
- Comparaisons spécifiques
- Différence entre deux moyennes (paires corrélées)
- Simulation de t corrélé
- Comparaisons spécifiques (observations corrélées)
- Comparaisons par paires (observations corrélées)
- Exercices
Puissance
- Introduction
- Exemples de calculs
- Facteurs affectant la puissance
- Exercices
Prédiction
- Introduction à la régression linéaire simple
- Démonstration d'ajustement linéaire
- Répartition des sommes des carrés
- Erreur standard de l'estimation
- Démonstration de la ligne de prédiction
- Inférence Statistics pour b et r
- Exercices
ANOVA
- Introduction
- Conceptions de l'ANOVA
- ANOVA à un facteur (entre sujets)
- Démonstration à une voie
- ANOVA à facteurs multiples (entre sujets)
- Tailles d'échantillons inégales
- Tests complétant l'ANOVA
- ANOVA intra-sujet
- Puissance des plans d'analyse intra-sujet Démonstration
- Exercices
Chi carré
- Distribution du chi carré
- Tableaux à une voie
- Démonstration de test de distribution
- Tableaux de contingence
- Simulation de tableau 2 x 2
- Exercices
Études de cas
Analyse d'études de cas sélectionnées
Pré requis
Une solide compréhension des statistiques descriptives (moyenne, moyenne, écart-type, variance) et une connaissance de base des probabilités sont requises.
Vous pouvez participer à un cours de préparation : Statistics Niveau 1
Nos Clients témoignent (7)
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
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
We were using road accident data for practicals
Maphahamiso Ralienyane - Road Safety Department
Formation - Statistical Analysis using SPSS
Le style flexible et amical. Apprendre exactement ce qui était utile et pertinent pour moi.
Jenny
Formation - Advanced R
Traduction automatique
J'ai vraiment bénéficié des exemples pratiques de la vie réelle.
Wioleta
Formation - Data and Analytics - from the ground up
Traduction automatique
la clarté avec laquelle il a expliqué l'ensemble du cours, ainsi que la volonté de revenir sur l'ordre du jour lorsque cela s'avérait nécessaire
Carlos Eloy - AMERICAN EXPRESS COMPANY MEXICO
Formation - Data Analytics With R
Traduction automatique
very tailored to needs