Webinar gratuit : Apprenez la Data Science avec XLSTAT : Analyse de Variance ou ANOVA, 28 Avr. 2020

L'ANOVA est une technique de modélisation statistique très répandue. Elle permet d'expliquer une variable quantitative par une ou plusieurs variables qualitatives.

Le webinar est gratuit, dure une heure et ouvert à toutes et à tous, y compris les personnes qui ne possèdent pas une licence XLSTAT. 

Deux parties sont prévues : une partie de présentation (45 minutes) et une partie de Questions-Réponses (10 minutes).

Introduction à l'Analyse de Variance ou ANOVA - 1 heure

L'ANOVA est une technique de modélisation statistique très répandue. Elle permet d'expliquer une variable quantitative par une ou plusieurs variables qualitatives. Ce webinar présente de manière intuitive différentes facettes de l'ANOVA : conditions d'application, interactions, comparaisons multiples... Il sera appuyé par des applications sur le logiciel XLSTAT.

​Prérequis

Aucun

Programme

  • Rappel sur la modélisation statistique
  • Qu'est-ce que l'ANOVA?
  • ANOVA à un facteur
  • Conditions de validité
  • Comparaisons multiples
  • ANOVA à 2 facteurs : interpréter l'effet d'interaction

Prix

Dates

Début :

Fin :

Langue

Français

En ligne


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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