Panorama de méthodes statistiques (Réf PANOS) Présentiel
Dernière mise à jour : 23/06/2025
Cette formation présente un panorama des méthodes statistiques permettant à chacun, quel que soit son niveau de compétence initial en statistique, d'associer un panel de méthodes statistiques aux types de données analysées.
Public
Tout public
Prérequis
Aucun
Objectifs pédagogiques
- Trouver la technique statistique adaptée à sa question
- Répondre correctement à sa question selon la nature des données dont on dispose
Contenu
- Introduction générale - Que sont les statistiques ?
- Quelles méthodes d'analyse pour une seule variable ?
- Statistiques descriptives univariées sur une variable qualitative : tri à plat, diagramme en bâton
- Statistiques descriptives univariées sur une variable quantitative : tendance centrale\dispersion\forme, histogramme et boîte à moustaches
- Estimation et intervalle de confiance - notion d'échantillon: estimateur, intervalle de confiance, erreur type, taille d'effectif, intervalle de confiance d'un écart type\d'une proportion
- Quelles méthodes d'analyse pour deux variables ?
- Réaliser un test statistique : démarche d'un test d'hypothèse, erreur alpha et beta, interprétation de l'hypothèse nulle, puissance d'un test, taille d'échantillon
- Deux variables quantitatives : tableau de contingence, test du chi2
- Une variable quantitative vs une variable qualitative : les différents tests de comparaison de moyennes, problématique des tests multiples, anova à un facteur
- Deux variables quantitatives, nuage de point, corrélation, régression linéaire simple
- Quelles méthodes d'analyse pour plusieurs variables ?
- Les statistiques exploratoires : sur variables qualitative (ACM) et quantitatives (ACP), classification ou méthodes d'apprentissage non supervisé (Kmeans et CAH)
- Statistique explicative à réponse qualitative : sensibilité\spécificité\courbe de roc, analyse discriminante linéaire, régression logistique
- Statistique explicative à réponse quantitative : analyse de la variance à plusieurs facteurs, régression linéaire multiple, régression PLS
- Statistique explicative à réponse quantitative et qualitative (approches non paramétriques) : estimateur du plus proche voisin, estimateur à noyau, arbre de segmentation (model CART), forêts aléatoires
- Ouverture sur les Réseaux de neurones
Méthodes pédagogiques
- Exposés et échanges
- Illustration des concepts par des exemples
Evaluation des acquis
Questionnaire
Responsable pédagogique
HARDY Clotilde
Diplômée d'un doctorat en paléobiologie en 2012 à l'université de Dijon, Clotilde poursuit sa formation par un master en Statistique appliquée aux données du vivant obtenu en 2016 à l'université de Poitiers, Après avoir travaillée comme enseignant-chercheur contractuel à l'université de Poitiers, elle intègre l'Institut de l'Elevage au service Data'Stat en 2018. Elle est en charge d'appuis statistiques et formatrice dans différents domaines dont les statistiques non paramétriques et la data visualisation.
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Repas et hébergement
Déjeuners offerts. L'hébergement et les repas du soir ne sont ni gérés, ni pris en charge par l'Institut de l'Elevage.