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XLSTAT - Prise en main- analyses statistiques et graphiques

Data Value

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Objectifs

Connaître le logiciel XLSTAT 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, ACM, classification), méthodes décisionnelles dans le logiciel XLSTAT.

Programme

- Rappels des bases de la statistique avec XLSTAT
  • Introduction - Prise en main du logiciel XLSTAT
  • Notions de base
    • Population, échantillon, individus, variables
  • Préparation et gestion des données
    • Construction de nouveaux tableaux, recodage de variables (mise en classes, regroupement de modalités, croisements)
  • Statistiques descriptives univariées
- Raisonnement à partir d'un échantillon avec XLSTAT
  • Intervalle de confiance
  • Tests paramétriques usuels
  • Test de normalité
  • Principaux tests non paramétriques
- Liaisons entre deux variables avec XLSTAT
  • Étude d'une corrélation linéaire
  • Lien de dépendance entre deux variables qualitatives
  • Liaison entre une variable qualitative et quantitative
  • Caractérisation automatique d'une variable par d'autres variables
- Les méthodes du modèle linéaire avec XLSTAT
  • La régression linéaire simple et multiple
  • Un test pour comparer des modèles emboîtés
  • Le problème du choix d'un sous-modèle
  • Analyse de la variance (Anova) à un facteur
  • Anova à deux facteurs
  • Analyse de la covariance (Ancova)
- Les méthodes d'analyse de données avec XLSTAT
  • Panorama des méthodes d'analyse multidimensionnelles
  • ACP – Analyse en Composantes Principales
    • Inertie d'un nuage de points, Ajustement d'un nuage, Aides à l'interprétation
  • AFC – Analyse Factorielle des Correspondances
    • Notions de profils lignes et profils colonnes. Visualiser un lien de dépendance
  • ACM – Analyse des Correspondances Multiples
    • Analyse des résultats d'une enquête par questionnaire. Une AFC particulière
  • CAH – Classification Ascendante Hiérarchique
    • Classification ascendante hiérarchique et méthodes de partitionnement direct (k – means). Interprétation des classes d'une partition
- Méthodes décisionnelles avec XLSTAT
  • Un panorama des méthodes décisionnelles (ou de classement)
  • AFD - L'analyse factorielle discriminante
    • Le cas particulier de la discrimination linéaire de Fisher. Qualité d'une règle de classement. Matrice de confusion
  • La régression ou discrimination logistique
    • Odds – ratio, Courbe ROC
  • Méthodes de segmentation (ou discrimination par arbre)

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