Séminaire statistiques descriptives

La « statistique » est une discipline qui collecte, classe, résume, interprète et explique les données. La complexité et le volume de données à traiter augmentant, la maîtrise de ces techniques est donc essentielle pour aborder la « Data Science ». Ce stage très pratique vous apportera les bases nécessaires pour l’aborder.

Objectifs pédagogiques

  • Comprendre l’intérêt de la statistique descriptive
  • Comprendre comment traiter des données brutes
  • Comprendre les outils statistiques de base et leur calcul
  • Poser une problématique statistique et rechercher la méthode appropriée

Le séminaire se déroule sur 2 jours au centre de Paris ou en vos locaux – Nous consulter pour tout aménagement

Plan du séminaire

Définition

  • Définition de la statistique descriptive. L’étude de l’incertitude.
  • Comparaison de produits calibrés à des données aléatoires.
  • Introduction à l’aléa des données statistiques.
  • Conclusion : la question que se pose un statisticien.

Formalisation mathématiques

  • Indexation de 1 à n. La valeur absolue.
  • Le Symbole Sigma pour l’écriture de sommes.
  • Le Carré et la Racine Carrée.
  • Effectif, fréquence, quartile, centile : explication et représentations graphiques.
  • Calcul d’intervalles : le traitement des données continues.

Traitement statistique des données à une dimension

  • Type de données : qualitative ou quantitative.
  • Données avec effectif : calcul de fréquences et interprétation.
  • Tri et traitement des données : mise en forme statistique de différents exemples de données brutes.
  • Représentations graphiques.
  • Paramètres de position : moyenne, mode, médiane.
  • Les paramètres de dispersion : étendue, quantiles, décile, variance.
  • La variance : une moyenne « d’écarts ».

Variables aléatoires

  • Définition. Catégorie de variables.
  • Exemples et examen de variables aléatoires.
  • Courbes de distribution.
  • Explications des intervalles de confiance.
  • La loi la plus connue : la loi normale.

Statistique descriptive à deux dimensions : les tableaux de contigence

  • Les données.
  • Représentations graphiques.
  • La covariance.
  • Le coefficient de corrélation linéaire.