SPAD - Prise en main- analyses statistiques et graphiques
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Objectifs
Connaître le logiciel SPAD de manière approfondie pour gérer les données, réaliser des analyses statistiques et graphiques.
Apprendre à mettre en oeuvre les méthodes de statistiques descriptives,
inférentielles, Anova, régression, analyse de données
multidimensionnelles (ACP, AFC, classification), Data Mining et Text
Mining dans le logiciel SPAD.
Apprendre à mettre en oeuvre les méthodes de statistiques descriptives,
inférentielles, Anova, régression, analyse de données
multidimensionnelles (ACP, AFC, classification), Data Mining et Text
Mining dans le logiciel SPAD.
Programme
- Traitements statistiques de base avec SPAD
- Raisonnement à partir d'un échantillon avec SPAD
- Liaisons entre deux variables avec SPAD
- Principales techniques de modélisation avec SPAD
- L'analyse de données multidimensionnelles avec SPAD
- Introduction au Data Mining et au Text Mining avec SPAD
- Introduction - Prise en main du logiciel SPAD
- Notions de base Population, échantillon, individus, variables
- Recodage de variables Mise en classes, regroupement de modalités, croisements, ...
- Préparation et gestion des données Construction de nouveaux tableaux : empilé, juxtaposé, ...
- Statistiques descriptives univariées Résumés graphiques et numériques
- Raisonnement à partir d'un échantillon avec SPAD
- Intervalle de confiance
- Tests paramétriques usuels Conformité d'une moyenne. Comparaison de deux moyennes, de deux variance, de deux proportions
- Test de normalité
- Principaux tests non paramétriques Tests de Mann et Whitney, Kruskal Wallis, Friedman, McNemar, Cochran
- Liaisons entre deux variables avec SPAD
- Étude d'une corrélation linéaire Nuage de points – Le coefficient de Pearson - Significativité d'une corrélation
- Liaison entre deux variables qualitatives Le tableau de contingence – Coefficients d'association – Le test du Khi 2
- Liaison entre une variable qualitative et quantitative
- Caractérisation automatique de variables par d'autres variables
- Principales techniques de modélisation avec SPAD
- L'analyse de la variance à un facteur
- L'analyse de la variance à deux facteurs
- La régression linéaire simple
- La régression linéaire multiple
- L'analyse de données multidimensionnelles avec SPAD
- ACP – Analyse en Composantes Principales
- AFC – Analyse Factorielle des Correspondances
- ACM – Analyse des Correspondances Multiples
- CAH – Classification Ascendante Hiérarchique
- La classification mixte
- Introduction au Data Mining et au Text Mining avec SPAD
- Les arbres de décision
- Le marquage sémantique
- Les réseaux de neurones
- Le Text Mining
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