Introduction aux statistiques et à l'analyse multivariée avec XLSTAT-Base, New York (12-14 Juin 2019)

Inscrivez-vous à cette formation aux statistiques illustrée avec XLSTAT-Base à New York. Vous apprendrez les bases des statistiques descriptives, des analyses de données multivariées (ACP, AFC, CAH), de la modélisation statistique (ANOVA, régression) ainsi que des tests statistiques (paramétriques et non-paramétriques) et des approches de machine learning (Apprentissage automatique). Ces fonctionnalités essentielles seront illustrées avec la solution XLSTAT-Base.

Introduction aux statistiques et à l'analyse multivariée avec XLSTAT-Base, formation de 3 jours

Cette formation aborde les méthodes d'analyse de données les plus couramment utilisées dans une grande variété de domaines, notamment la recherche, la biostatistique, le marketing, la sensométrie, la finance et l'industrie. Le cours propose des approches conceptuelles et intuitives de la statistique descriptive, de l'analyse de données multivariée, des tests, de la modélisation et de l'apprentissage automatique. Les méthodes sont illustrées par de nombreux exemples et mises en œuvre dans XLSTAT-Base, y compris une interprétation approfondie des résultats. Les participants ont également le temps de s'exercer sur des données réelles fournies par le formateur. À la fin de la formation, les participants peuvent rapidement trouver et mettre en œuvre des méthodes statistiques appropriées pour répondre à leurs propres questions relatives aux données, à l’aide de XLSTAT-Base.

Prérequis

Expérience de base dans l'utilisation de Microsoft Excel

Programme

Introduction

  • Quelques définitions : individus, variables, échantillon, population
  • Préparer un jeu de données pour l’analyse

Statistiques descriptives univariées et bivariées :

  • Variables quantitatives : moyenne, écart type, variance, médiane, quartiles, histogrammes, boîtes à moustaches, nuages de points
  • Variables qualitatives : tri à plat, mode, diagramme en bâtons, tri croisé

Statistiques exploratoires multivariées :

  • Réduire la dimensionnalité: Analyse en Composantes Principales, Analyse des Correspondances
  • Classer des données : Classification Ascendante Hiérarchique, k-means

Tests statistiques

  • Hypothèse nulle, p-value et risque d’erreur
  • Tests paramétriques vs tests non paramétriques
  • Tests unilatéraux vs tests bilatéraux
  • Tests de comparaison et tests d’association

Modélisation statistique

  • Régression linéaire
  • ANOVA à un facteur et comparaisons multiples
  • ANOVA à plusieurs facteurs et effets d'interaction
  • ANCOVA

Machine learning

  • Initiation au Machine Learning supervisé et non-supervisé

Déploiement de procédures R dans Excel

  • Présentation rapide de l'infrastructure XLSTAT-R

Profils des formateurs

Jean-Paul Maalouf

Jean-Paul Maalouf est un consultant sénior en statistique ayant rejoint l’équipe d’Addinsoft en 2014. Il détient un doctorat en biologie et une expérience importante de l’enseignement des statistiques, activité qu’il a pratiquée de manière intensive depuis 2012. Il a dispensé des formations auprès des plus grandes institutions de recherche françaises (INRA, CNRS, INSERM, CIRAD, plusieurs universités), ainsi qu’auprès de sociétés privées à travers le monde. Ses méthodes d’enseignement reposent sur une approche conceptuelle et très centrée sur l’exemple plutôt que sur l’explication de formules mathématiques complexes. Les notions sont ainsi saisies aisément par les personnes n’ayant pas nécessairement d’expérience en mathématique mais souhaitant devenir rapidement opérationnels dans le domaine de l’analyse de données.

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