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Plan du cours
Méthode scientifique, probabilités et statistiques
- Bref historique des statistiques
- Pourquoi pouvons-nous avoir confiance dans les conclusions ?
- Probabilité et prise de décision
Préparation à 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
- Questionnaires et mesure
- Quoi mesurer
- Études observationnelles
- Conception expérimentale
- Analyse des données et méthodes graphiques
- Compétences et techniques de recherche
- Gestion de la recherche
Description des données bivariées
- Introduction aux données bivariées
- Valeurs du coefficient de corrélation de Pearson
- Simulation de prédiction des corrélations
- Propriétés du r de Pearson
- Calcul du r de Pearson
- Démonstration de la restriction de plage
- Loi de la somme des variances II
- Exercices
Probabilités
- Introduction
- Concepts de base
- Démonstration de la probabilité conditionnelle
- Simulation du paradoxe du joueur
- Démonstration du problème des anniversaires
- 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
- Aires sous les courbes de distribution normale
- Variétés de distribution normale
- Normale standard
- Approximation normale de la binomiale
- Démonstration de l'approximation normale
- Exercices
Distributions d'échantillonnage
- Introduction
- Démonstration de base
- Démonstration de la taille de l'échantillon
- Démonstration du théorème central limite
- Distribution d'échantillonnage de la moyenne
- Distribution d'échantillonnage de la différence entre moyennes
- Distribution d'échantillonnage du r de Pearson
- Distribution d'échantillonnage d'une proportion
- Exercices
Estimation
- Introduction
- Degrés de liberté
- Caractéristiques des estimateurs
- Simulation du biais et de la variabilité
- Intervalles de confiance
- Exercices
Logique du test d'hypothèse
- Introduction
- Test de signification
- Erreurs de type I et de type II
- Tests à une et deux queues
- Interprétation des résultats significatifs
- Interprétation des résultats non significatifs
- Étapes du test d'hypothèse
- Test de signification et intervalles de confiance
- Conceptions erronées
- Exercices
Test des moyennes
- Moyenne unique
- Démonstration de la distribution t
- Différence entre deux moyennes (groupes indépendants)
- Simulation de robustesse
- Comparaisons par paires parmi les moyennes
- Comparaisons spécifiques
- Différence entre deux moyennes (paires appariées)
- Simulation t appariée
- Comparaisons spécifiques (observations corrélées)
- Comparaisons par paires (observations corrélées)
- Exercices
Puissance statistique
- Introduction
- Exemples de calculs
- Facteurs affectant la puissance
- Exercices
Prédiction
- Introduction à la régression linéaire simple
- Démonstration de l'ajustement linéaire
- Partage des sommes des carrés
- Erreur standard de l'estimation
- Démonstration de la ligne de prédiction
- Statistiques inférentielles pour b et r
- Exercices
ANOVA
- Introduction
- Conceptions ANOVA
- ANOVA à un facteur (entre les sujets)
- Démonstration monofactorielle
- ANOVA multifactorielle (entre les sujets)
- Taille d'échantillon inégale
- Tests complémentaires à l'ANOVA
- ANOVA intra-sujets
- Démonstration de la puissance des conceptions intra-sujets
- Exercices
Khi carré
- Distribution khi carré
- Tableaux à une voie
- Démonstration des tests de distribution
- Tableaux de contingence
- Simulation de tableau 2 x 2
- Exercices
Études de cas
Analyse de cas sélectionnés
Pré requis
Une solide compréhension des statistiques descriptives (moyenne, moyenne arithmétique, écart-type, variance) et une compréhension de base des probabilités sont requises.
Vous souhaiterez peut-être participer au cours de préparation : Statistiques niveau 1
35 Heures
Nos clients témoignent (3)
connaissances du formateur, adaptées sur mesure, tous les sujets abordés
eleni - EUAA
Formation - Forecasting with R
Traduction automatique
La variation avec l'exercice et la démonstration.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Formation - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Traduction automatique
Les applications dans la vie réelle utilisant Statcan et le CER comme exemples.
Matthew - Natural Resources Canada
Formation - Data Analytics With R
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