Analyse de Données Quantitatives (F-add-00)

     

Apprendre les méthodes statistiques d'analyse de données permettant de caractériser et/ou modéliser la relation entre plusieurs variables quantitatives.

Informations Public : Toute personne souhaitant faire appel aux méthodes d'analyse de données multidimensionnelles pour le traitement de données quantitatives ou renforcer ses compétences dans ce domaine. Pré-requis : Il est conseillé d'avoir participé au préalable au stage Pratique de la Statistique I ou d'avoir acquis par la pratique un niveau équivalent Méthode : Alternance d'exposés, de manipulations et d'exercices pratiques mis en oeuvre dans StatGraphics et Uniwin (ou tout autre logiciel en intra-entreprise).		Durée : 3 jour(s) Prochaine(s) session(s) : Lieu Du Au Toulouse 04/09/2013 06/09/2013 Paris 18/11/2013 20/11/2013 Frais d'inscription : - Inter-entreprises : Prix unitaire par stagiaire(s) inscrit(s) 1 inscrit 2 inscrits 3 inscrits et + 1500€ HT 1250€ HT 1000€ HT - Intra-entreprise : Nous consulter
Programme - Introduction à l'analyse des données quantitatives Présentation des diverses techniques et de leurs finalités selon le domaine d'application (industriel, commercial, recherche) - Prétraitement des données Etude univariée, matrices de nuage de points, étude des corrélations et des liaisons entre variables Traitement des « outliers » et des données manquantes Transformation des données et codification : quand, comment et pourquoi faut-il transformer/codifier les données ? - L'analyse en composantes principales (méthodes classique et NIPALS) Description de la méthode : Nature des données étudiées Dans quel cas l'utiliser, pour quels résultats. Présentation de la méthode : Notions de distance entre deux unités statistiques Composantes principales : définition et mode de calcul Les éléments actifs (variables ou unités statistiques) et éléments supplémentaires Analyse et interprétation des résultats : La représentation graphique, les plans principaux Les paramètres d'aide à l'interprétation Applications : Etude de la structure d'un grand tableau de données Modélisation multivariée d'un processus et sa mise sous contrôle statistique Etude de l'évolution multidimensionnelle dans le temps d'un phénomène - Les techniques de classification Description générale de la démarche Nature des données utilisées Les diverses méthodes (CAH, k-means,…) L'agrégation autour de centres mobiles (k-means) Principes de la méthodologie Formes fortes et groupements stables Analyse et interprétation Applications La classification ascendante hiérarchique Principes de la méthodologie Approche hiérarchique Les différentes stratégies d'agrégation Création d'un dendrogramme et définition d'une typologie Analyse et interprétation des résultats La représentation graphique Les paramètres d'aide à l'interprétation Liaison classification / analyse factorielle Classification sur données brutes ou sur données issues d'une analyse factorielle, dans quels cas utiliser l'un ou l'autre, Complémentarité et enrichissement mutuel Analyse et interprétation des résultats - Autres techniques quantitatives multidimensionnelles (illustrés sur exemples) AFM : l'Analyse Factorielle Multiple pour l'étude conjointe de plusieurs groupes de variables ou plusieurs tableaux de données STATIS et STATIS duale : la méthode Structuration de Tableaux A Trois Indices de la Statistique permet l'exploration simultanée de plusieurs tableaux de données L'analyse de distances et dissimilarités : la méthode permet une « cartographie » des individus en fonction de leurs proximités ou dissimilarités