Cette formation vous apprendra comment pratiquer dans R les notions théoriques de statistiques. Vous verrez comment faire des tests d’ajustement ou d’adéquation. Vous ferez également des tests sur les indicateurs de position (moyenne) ou de dispersion (écart-type) et sur les tables de contingence. À la fin de cette formation, vous serez à même d’exécuter les commandes R nécessaires pour obtenir des indicateurs de statistiques inférentielles classiques.
Statistiques avec R
2 jours II Code CNCP : 2234 II Certif info : 93835
Les objectifs de la formation Statistiques avec R
A l’issue de la formation « Statistiques avec R », les apprenants auront les capacités de :
- Aborder les statistiques paramétriques dans R
- Exploiter les fichiers source
- Comprendre les statistiques descriptives
- Connaître le kurtosis et le skewness
- Générer, représenter et réviser une variable aléatoire
- Mettre des données sous forme de table de fréquence et table de contingence
- Calculer la matrice de corrélation et de covariance
- Faire le test d’ajustement du khi-deux
- Tester l’ajustement d’une loi de Poisson par le khi-deux
- Réaliser un test de normalité à un échantillon de Kolmogorov-Smirnov
- Réaliser un test de normalité de Ryan-Joiner
- Faire un test de normalité d’Anderson-Darling
- Réaliser des tests de proportion (test Z, test P)
- Produire des tests de dispersion
- Tester et mesurer dans des tableaux croisés
- Tester des valeurs aberrantes
- Transformer des données non normales
Les prérequis de la formation Statistiques avec R
Les prérequis nécessaires pour la formation Statistiques avec R sont :
Pour suivre cette formation dans les meilleures conditions, les participants doivent avoir des connaissances en statistiques et R.
Vous n’avez pas les prérequis nécessaires pour la formation Statistiques avec R? Contactez-nous pour étudier ensemble un parcours sur mesure et garantir ainsi la réussite de votre projet.
Le public de la formation Statistiques avec R
La formation certifiante « Statistiques avec R », s’adresse à tout public salarié, demandeur d’emploi ou en reconversion professionnelle et souhaitant acquérir des compétences en BIG DATA, notamment :
- Directeurs/chefs de projet ou responsable métier
- Responsable système d’informations
- Développeurs informatiques
- Consultants en business intelligence
- Ingénieurs d’étude, de recherche et développement
- Architecte système et logiciel
- Consultants techniques
- Consultants business
- Statisticiens et Mathématiciens
- Data scientist (analyse de données) ou Data miner (fouilleur des données)
- Tout développeur ou informaticien souhaitant développer des compétences en analyse de données et BIG DATA
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Contenu de la formation
Statistiques avec R
Aborder les statistiques paramétriques dans R
- Introduction au langage R
- Exploiter les fichiers source
- Étudier les statistiques descriptives
- Aller plus loin dans les statistiques descriptives
- Connaître le kurtosis et le skewness
- Générer et représenter une variable aléatoire
- Réviser les variables aléatoires scolaires
- Mettre des données sous forme de table de fréquence
- Mettre des données sous forme de table de contingence
- Calculer la matrice de corrélation et de covariance
Effectuer les tests d’adéquation et d’ajustement
- Faire le test d’ajustement du khi-deux
- Tester l’ajustement d’une loi de Poisson par le khi-deux
- Réaliser un test de normalité à un échantillon de Kolmogorov-Smirnov
- Réaliser un test de normalité de Ryan-Joiner
- Faire un test de normalité d’Anderson-Darling
Effectuer des tests de position
- Calculer la taille d’échantillon d’un test Z
- Calculer la puissance d’un test
- Vérifier l’intervalle de confiance de la moyenne d’un test Z
- Calculer la taille d’un échantillon de test t de Student
- Vérifier la puissance d’un test t de Student
- Étudier la résolution d’un test t de Student
- Vérifier l’intervalle de confiance de la moyenne d’un test t de Student
- Produire un test t de Student homoscédastique ou hétéroscédastique
- Faire un test t de Student hétéroscédastique
- Faire le test de Poisson sur un échantillon
- Appliquer le test de Poisson sur deux échantillons
Atelier pratique
Réaliser les tests de proportion
- Calculer la taille d’un échantillon de test p
- Créer un intervalle de confiance d’une proportion
- Comparer les proportions sur une même population
- Comparer les proportions sur deux échantillons indépendants
Produire des tests de dispersion
- Faire un test de Fisher d’égalité de deux variances
- Réaliser le test de Levene d’égalité de deux variances
- Créer un test de Bartlett d’égalité de variances
Tester et mesurer dans des tableaux croisés
- Réaliser un test d’indépendance du khi-deux d’une table de contingence
- Appliquer le test exact de Fisher
- Faire une mesure d’association V de Cramér
- Réaliser le test de Mantel-Haenszel-Cochran
Tests de valeurs aberrantes
- Test de Grubbs
- Test de Dixon
Transformations de données non normales
- Transformation de Box-Cox
- Transformations de Johnson
Atelier pratique
Une attestation d’assiduité sera délivrée après la validation de toutes les compétences du module Statistiques avec R.
Modalités De Formations
Statistiques avec R
Le module Statistiques avec R est disponible en 3 modalités : E-learning tutoré, Blended Learning et en présentiel.