Formation Analyse de données

Chercher les relations de causes à effets & des correlations dans un tableau de données.

interpréter les résultats d'essais ou de production

formation

Analyse de données e-learningstats

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Durée

14 heures

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250€ HT

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Le e-Learning a un taux d'abandon élevé alors pourquoi nos formations ont un taux de réussite de 100 % ? La clef ? Notre contenu ! Pas de polycop pour s'endormir.

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Savoir analyser des données

La formation Analyse de données est animée et interactive

Les ressources fournies vous permettront une parfaite maitrise du sujet.

Essai gratuitEssai gratuit
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Objectifs

  • Prouver la validité d’une hypothèse par un test statistique et interpréter le résultat.
  • Comprendre l’utilisation des statistiques descriptives et inférentielles.
  • Savoir utiliser le bon test statistique.
  • Comprendre la différence entre une régression simple et une régression multiple (linéaire et non linéaire).

Pour qui

Cette formation e-learning analyse de données est destinée aux ingénieurs agents de maîtrise ou techniciens qui ont des résultats de production ou d'essais à interpréter, ou qui recherchent des relations de causes à effets ou des correlations dans un tableau de données.

Prérequis

  • Bases de l'usage d'internet et d'un navigateur web.
  • Un titre de niveau III et /ou une première expérience professionnelle de 2 ans.
  • Pas de compétences préalables en statistique requises.

Durée

14 heures d'e-Learning 100% animé, quizz entraînement à la certification, mise en oeuvre des points théoriques sur simulateurs industriels. L'e-Learning est disponible 7j/7 24h/24 pendant 1 mois pour cette formation.

Accessibilité

Cette formation est accessible aux personnes en situation de handicap, merci de nous contacter pour les possibilités d’aménagement spécifiques. Nous mettrons tout en œuvre pour vous accueillir.

Savoir analyser des données

La formation Analyse de données est animée et interactive

Les ressources fournies vous permettront une parfaite maitrise du sujet.

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Programme

Statistiques descriptives, Graphiques

  • Situer l’intérêt de la représentation graphique
  • Cas des variables quantitatives
  • Cas des variables qualitatives
  • Cas mixte quantitatif/qualitatif

Statistiques descriptives, lois discrètes

  • Bases en probabilités
  • La loi binomiale, la loi Hypergéométrique et la loi de Poisson
  • Contrôle par prélèvement simple

Statistiques descriptives, lois continues

  • Origine de la loi de Gauss
  • Les paramètres d’une loi de Gauss
  • Valider l’hypothèse de normalité
  • Tester la présence de valeurs aberrantes
  • Loi de Student
  • Analyse de normalité Skewness et Kurtosis
  • Loi de distribution des moyennes et intervalle de confiance
  • Loi de distribution des variances et intervalle de confiance

Statistiques Inférentielles

  • Les différents tests d’hypothèses
  • Les risques alpha et beta
  • Puissance d’un test

Comparaison de fréquences

  • Différents tests
  • Comparer une fréquence à une fréquence théorique (1P)
  • Comparer deux fréquences (2P)
  • Comparer plus de deux fréquences (tableau d’indépendance)

Comparaison de Moyennes

  • Comparer une Moyenne à une Moyenne théorique (z et t théorique)
  • Comparer deux Moyennes (t)
  • Comparer plus de deux Moyennes (ANAVAR)
  • Savoir dissocier les cas appariés

Comparaison de Variances

  • Comparer une Variance à une Variance théorique
  • Comparer deux Variances
  • Comparer plus de deux Variances

Tests non paramétriques

  • Comprendre l’intérêt des tests non paramétriques
  • Principe des principaux tests non paramétriques
  • Exemples simples de tests non paramétriques (signes et B to C)
  • Application aux mesures sensorielles
  • Comparaison théorique et appairé : Test de Wilcoxon
  • Comparaison de deux populations : Test Mann Whitney
  • Comparaison de plus de deux population Test de Krustal-Wallis, Mood, Friedman, Page

Régression simple

  • Principes et calculs
  • Tests d’hypothèses sur les coefficients
  • Interprétation du R²
  • Régression non linéaire

Régression multiple

  • Principes, calculs et interprétation
  • Intérêt de la régression multiple
  • Cas de réponses non linéaires
  • Cas de facteurs qualitatifs

Vos retours d’expériences