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Formation Modélisation Statistique

Prix	1490€ ^HT / personne
Durée	2 jours (14 heures)

Présentation

La modélisation statistique est un processus d’application de l’analyse statistique à un ensemble de données. Elle consiste à utiliser des modèles mathématiques et des hypothèses statistiques pour générer des données d’échantillon et faire des prédictions sur le monde réel.

Un modèle statistique est une collection de distributions de probabilité représentant tous les résultats possibles d’une expérience. Durant notre formation vous verrez les différents modèles statistiques tels que les modèles linéaires ou les modèles ANOVA.

L’application de la modélisation statistique aux données brutes permet aux spécialistes de la Data à aborder l’analyse des données de manière stratégique. Elle leur fournisse des visualisations intuitives aidant à identifier les relations entre les variables et à prédire leur résultat.

Notre formation Modélisation statistique, l’essentiel vous présentera les bases de l’analyse statistique appliquée, des formules et des tests statistiques. Vous manipulerez les outils R et Excel. Vous saurez concevoir un rapport d’analyse basé sur les faits, exploiter des paramètres statistiques et valider la précision d’une estimation.

À l’issue de cette formation, vous serez capable de mettre en œuvre une analyse des données statistiques, descriptives et prévisionnelles.

Objectifs

Maîtriser les bases de l’analyse statistique appliquée
Appliquer des formules statistiques
Utiliser des tests statistiques fondamentaux
Savoir concevoir un rapport d’analyse basé sur les faits
Comprendre une série de données en utilisant les paramètres statistiques
Découvrir des outils R et Excel afin de mettre en œuvre des modèles étudiés
Confirmer la précision d’une estimation avec des intervalles de confiance
Être capable de prévoir les comportements suivants
Savoir vérifier l’adéquation à un modèle

Public visé

Utilisateurs et gestionnaires métiers de bases de données
Data Scientist
Ingénieurs
Data Analysts
Toute personne intéressée par l’analyse statistique appliquée

Pré-requis

Connaissances générales en mathématiques, analyse statistique et Excel

Programme de notre formation Modélisation statistique, l’essentiel

Introduction à la modélisation statistique

Qu’est-ce que la modélisation statistique ?
Modélisation mathématique
Définir la statistique descriptive
Méthodes d’échantillonnage
Inférence statistique

Méthodes paramétriques

Régression linéaire simple/multiple
- Modèle
- Moindres carrés
- Estimations
- Intervalles de confiance
- Sélection de variables
Analyse de la variance
Analyse de la covariance
Comparaison avec Anova
Comparaison avec la régression linéaire
Modèle linéaire généralisé
- Régression de Poisson
- Modèle polytomique
Modélisation Bayésienne
Analyse de séries temporelles

Méthodes non paramétriques

Régression spline
Estimation par moyennes locales
Estimation à noyau
Régression polynomiale locale

Variables quantitatives polytomiques

Variables à modalités ordonnées
Variables à modalités non ordonnées
Variables à choix emboités
Formalisation et exemples
Cas d’applications des variables

Variables quantitatives binaires

Estimation et interprétation des paramètres
Valider les résultats
Exemples et formalisation
Cas d’application

Nettoyage des données

Repérer d’éventuels codes superflus
Repérer des données manquantes en grande quantité
Suppression de variables
Analyses univarié
Analyse bivarié

Intervalles de confiance

Estimation et intervalles de confiance
Lois statistiques d’intervalle de confiance
Valider une précision d’une estimation

Paramètres statistiques

Exploiter des paramètres statistiques
Comprendre une série de données
Aspects statistiques de modélisation
- Validation du modèle
- Tests de coefficients
- Étude des résidus et des points influents
Vérification d’adéquation à un modèle

Modélisation avec Python et Excel

Mettre en œuvre des méthodes de régression
Analyser la variance sous Python
Traiter une question concrète à travers d’une approche de modélisation
Mise en œuvre de modélisation avec Python

Pour aller plus loin

Formation Analyse statistique avec R

Formation Python : Analyse de données

Formation Microsoft R : Machine Learning Server

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Langues et Lieux disponibles

 Langues

Français
Anglais / English

 Lieux

France entière
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