E-Learning analyse de données
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Objectifs
Lorsque l’on analyse un problème, notre premier réflexe est de faire confiance à notre intuition, pourtant l’expérience montre qu’elle n’est pas toujours fiable. Existe-t-il d’autres solutions ? L’objectif de la formation e-learning analyse de données est d’aborder l’ensemble des statistiques descriptives et inférentielles en présentant les outils d’analyse de données à disposition
Au dela de l'intuition
Lorsque l’on analyse des données, nous sommes souvent confrontés au fait de tester des hypothèses: la machine 1 fait-elle moins de défauts que la machine 2 ? La modification effectuée sur le process a-t-elle permis de recentrer la production sur la cible ? La première approche intuitive serait de faire confiance à son intuition, mais l’expérience montre que malheureusement l’intuition est régulièrement mise en défaut. Pour s’assurer de la validité d’une hypothèse, il est nécessaire de la prouver par un test statistique.

La formation e-learning analyse de données vous permettra de faire face à vos données et de savoir les interpréter.
Pour qui, prérequis et durée
Cette formation e-learning analyse de données est destinée aux ingénieurs agents de maîtrise ou techniciens qui ont des résultats de production ou d'essais à interpréter, ou qui recherchent des relations de causes à effets ou des correlations dans un tableau de données. Pas de compétences préalables en statistique requises.
Moyens pédagogiques
La pédagogie en ligne proposée sur une plateforme dédiée, est médiatisée (vidéo, voix, texte, exercices…), ludique et multimodale. Il ne s’agit pas de lire un polycop en ligne, mais suivre le parcours d’un Black Belt environnement immersif.
  • Cours entièrement animé
  • Utilisation de simulateurs de procédé pour la mise en pratique
  • Mise à du logiciel Ellistat pendant 6 mois pour l’application des outils statistiques
Programme de la formation

Statistiques descriptives, Graphiques

  • Situer l’intérêt de la représentation graphique
  • Cas des variables quantitatives
  • Cas des variables qualitatives
  • Cas mixte quantitatif/qualitatif

Statistiques descriptives, lois discrètes

  • Bases en probabilités
  • La loi binomiale, la loi Hypergéométrique et la loi de Poisson
  • Contrôle par prélèvement simple

Statistiques descriptives, lois continues

  • Origine de la loi de Gauss
  • Les paramètres d’une loi de Gauss
  • Valider l’hypothèse de normalité
  • Tester la présence de valeurs aberrantes
  • Loi de Student
  • Analyse de normalité Skewness et Kurtosis
  • Loi de distribution des moyennes et intervalle de confiance
  • Loi de distribution des variances et intervalle de confiance

Statistiques Inférentielles

  • Les différents tests d’hypothèses
  • Les risques alpha et beta
  • Puissance d’un test

Comparaison de fréquences

  • Différents tests
  • Comparer une fréquence à une fréquence théorique (1P)
  • Comparer deux fréquences (2P)
  • Comparer plus de deux fréquences (tableau d’indépendance)

Comparaison de Moyennes

  • Comparer une Moyenne à une Moyenne théorique (z et t théorique)
  • Comparer deux Moyennes (t)
  • Comparer plus de deux Moyennes (ANAVAR)
  • Savoir dissocier les cas appariés

Comparaison de Variances

  • Comparer une Variance à une Variance théorique
  • Comparer deux Variances
  • Comparer plus de deux Variances

Tests non paramétriques

  • Comprendre l’intérêt des tests non paramétriques
  • Principe des principaux tests non paramétriques
  • Exemples simples de tests non paramétriques (signes et B to C)
  • Application aux mesures sensorielles
  • Comparaison théorique et appairé : Test de Wilcoxon
  • Comparaison de deux population : Test Mann Whitney
  • Comparaison de plus de deux population Test de Krustal-Wallis, Mood, Friedman, Page

Régression simple

  • Principes et calculs
  • Tests d’hypothèses sur les coefficients
  • Interprétation du R²
  • Régression non linéaire

Régression multiple

  • Principes, calculs et interprétation
  • Intérêt de la régression multiple
  • Cas de réponses non linéaires
  • Cas de facteurs qualitatifs
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