Plan du cours
Méthode scientifique, probabilités et Statistics
- Très brève histoire des statistiques
- Pourquoi peut-on être "confiant" dans les conclusions ?
- Probabilité et prise de décision
Préparation de la recherche (décider du "quoi" et du "comment")
- Vue d'ensemble : la recherche fait partie d'un processus avec des entrées et des sorties
- Collecte de données
- Questionneurs et mesures
- Que mesurer ?
- Études d'observation
- Conception d'expériences
- Analyse des données et méthodes graphiques
- Compétences et techniques de recherche
- Recherche Management
Description des données à deux variables
- Introduction aux données à deux variables
- Valeurs de la corrélation de Pearson
- Simulation des corrélations
- Propriétés de la corrélation de Pearson
- Calcul du r de Pearson
- Démonstration de la restriction de l'intervalle
- Loi de la somme des variances II
- Exercices
Probabilité
- Introduction
- Concepts de base
- Démonstration de la probabilité conditionnelle
- Simulation de l'erreur des joueurs
- Démonstration d'un anniversaire
- Distribution binomiale
- Démonstration de la distribution binomiale
- Taux de base
- Démonstration du théorème de Bayes
- Démonstration du problème de Monty Hall
- Exercices
Distributions normales
- Introduction
- Histoire des distributions normales
- Domaines des distributions normales
- Variétés de distribution normale Démonstration
- Normale standard
- Approximation normale de la loi binomiale
- Démonstration de l'approximation normale
- Exercices
Échantillonnage des distributions
- Introduction
- Démonstration de base
- Démonstration de la taille de l'échantillon
- Démonstration du théorème de la limite centrale
- Distribution d'échantillonnage de la moyenne
- Distribution d'échantillonnage de la différence entre les moyennes
- Distribution d'échantillonnage du r de Pearson
- Distribution d'échantillonnage d'une proportion
- Exercices
Estimation
- Introduction
- Degrés de liberté
- Caractéristiques des estimateurs
- Biais et variabilité Simulation
- Intervalles de confiance
- Exercices
Logique des tests d'hypothèses
- Introduction
- Test de signification
- Erreurs de type I et de type II
- Tests unilatéraux et bilatéraux
- Interprétation des résultats significatifs
- Interprétation des résultats non significatifs
- Étapes des tests d'hypothèse
- Tests de signification et intervalles de confiance
- Idées fausses
- Exercices
Test des moyennes
- Moyenne unique
- Distribution t Démonstration
- Différence entre deux moyennes (groupes indépendants)
- Simulation de robustesse
- Toutes les comparaisons par paire entre les moyennes
- Comparaisons spécifiques
- Différence entre deux moyennes (paires corrélées)
- Simulation de t corrélé
- Comparaisons spécifiques (observations corrélées)
- Comparaisons par paires (observations corrélées)
- Exercices
Puissance
- Introduction
- Exemples de calculs
- Facteurs affectant la puissance
- Exercices
Prédiction
- Introduction à la régression linéaire simple
- Démonstration d'ajustement linéaire
- Répartition des sommes des carrés
- Erreur standard de l'estimation
- Démonstration de la ligne de prédiction
- Inférence Statistics pour b et r
- Exercices
ANOVA
- Introduction
- Conceptions de l'ANOVA
- ANOVA à un facteur (entre sujets)
- Démonstration à une voie
- ANOVA à facteurs multiples (entre sujets)
- Tailles d'échantillons inégales
- Tests complétant l'ANOVA
- ANOVA intra-sujet
- Puissance des plans d'analyse intra-sujet Démonstration
- Exercices
Chi carré
- Distribution du chi carré
- Tableaux à une voie
- Démonstration de test de distribution
- Tableaux de contingence
- Simulation de tableau 2 x 2
- Exercices
Études de cas
Analyse d'études de cas sélectionnées
Pré requis
Une solide compréhension des statistiques descriptives (moyenne, moyenne, écart-type, variance) et une connaissance de base des probabilités sont requises.
Vous pouvez participer à un cours de préparation : Statistics Niveau 1
Nos Clients témoignent (8)
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Formation - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
We were using road accident data for practicals
Maphahamiso Ralienyane - Road Safety Department
Formation - Statistical Analysis using SPSS
Des matériaux de planification bien conçus et de haute qualité.
Andrew - Office of Projects Victoria - Department of Treasury & Finance
Formation - Forecasting with R
Traduction automatique
Ce n'était pas ennuyeux, le formateur a su maintenir l'attention, les sujets ont été traités en profondeur.
Marta - Ministerstwo Zdrowia
Formation - Advanced R Programming
Traduction automatique
very tailored to needs
Yashan Wang
Formation - Data Mining with R
The subject matter and the pace were perfect.
Tim - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Formation - Programming with Big Data in R
At the end of the class, we had a great overview of the language, we were provided tools to continue learning and were provided suggestions on how to continue learning. We covered AI/ML information.
Victor Prado - Global Knowledge Network Training Ltd
Formation - R
That Haytham started with the basics and gave us enough time to do the examples and ensure that we were at the same page before we moved on to the next topic.