Analyse statistique

Exploitez la puissance des données grâce à nos tutoriels Analyse statistique* complets. Que vous soyez débutant ou que vous cherchiez à approfondir vos connaissances, notre contenu à venir vous guidera à travers les concepts essentiels, les techniques avancées et les implémentations pratiques en utilisant R* et Python*.

Sujets à venir

Restez à l’écoute car nous couvrons un large éventail de sujets, notamment:

Introduction à l’analyse statistique
- Qu’est-ce que l’analyse statistique?
- Importance et applications
- Aperçu des outils statistiques
Statistiques descriptives
- Mesures de tendance centrale et de variabilité
- Techniques de visualisation à l’aide d’histogrammes, de diagrammes en boîte et de diagrammes de dispersion
- Concepts avancés tels que l’asymétrie, l’aplatissement et l’analyse des corrélations
Statistiques inférentielles
- Tests d’hypothèses : tests t, tests chi-carré, ANOVA, MANOVA
- Intervalles de confiance et valeurs p
- Techniques d’analyse post hoc
Analyse de régression
- Régression linéaire simple et multiple
- Régression logistique
- Méthodes de régularisation : Ridge, Lasso, Elastic Net
- Diagnostics de régression et analyse des résidus
- Régression non linéaire : Régression polynomiale et spline
ANOVA et MANOVA
- Principes de base de l’analyse de la variance (ANOVA)
- ANOVA à une voie avec des exemples concrets
- ANOVA à deux voies en Python et R
- Analyse multivariée de la variance (MANOVA)
- Techniques d’analyse post hoc
Analyse à plusieurs variables
- Analyse en composantes principales (ACP)
- Analyse des clusters : K-Means, clustering hiérarchique, DBSCAN
- Analyse factorielle
- Analyse de corrélation canonique
Analyse des séries temporelles
- Composantes des séries temporelles : tendance, saisonnalité, bruit
- Modélisation ARIMA
- Techniques de prévision
Analyse de survie
- Introduction à l’analyse de survie
- Estimation de Kaplan-Meier
- Modèles d’aléas proportionnels de Cox
Analyse des données catégorielles
- Tests du chi carré pour l’indépendance
- Modèles log-linéaires pour les données catégorielles
- Test de proportions : Tests binomiaux et multinomiaux
Analyse bayésienne
- Bases de la statistique bayésienne
- Simulations de Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC)
- Approches bayésiennes de la régression
Plan d’expérience
- Introduction à la conception expérimentale
- Analyse de puissance : Détermination de la taille de l’échantillon et de la puissance statistique
- Plan en blocs aléatoires et carrés latins
Sujets spéciaux
- La méta-analyse : Combinaison des résultats de plusieurs études
- Traitement des données manquantes avec les techniques d’imputation
- Bootstrapping : Méthodes de rééchantillonnage pour les petits ensembles de données
Applications dans divers domaines
- Méthodes statistiques dans la recherche en santé
- Prise de décision en entreprise avec les statistiques
- Applications en sociologie et en psychologie
Outils et guides logiciels
- Utilisation de R pour l’analyse statistique
- Utilisation de Python pour l’analyse statistique
- Comparaison de R et Python pour diverses tâches statistiques

Restez à jour

Ne manquez pas nos derniers tutoriels et ressources. *Subscribe now pour recevoir les mises à jour et être le premier à accéder au nouveau contenu dès qu’il est disponible.

Retour au sommet

Réutilisation

CC BY-NC-SA 4.0

Citation

BibTeX

@online{kassambara2025,
  author = {Kassambara, Alboukadel},
  title = {Analyse statistique : Bientôt disponible},
  date = {2025-01-26},
  url = {https://www.datanovia.com/fr/{MAIN_TOPIC_PARENT}/statistical-analysis/{SUBCATEGORY}/{PAGE_NAME}.html},
  langid = {fr}
}

Veuillez citer ce travail comme suit :

Kassambara, Alboukadel. 2025. “Analyse statistique : Bientôt disponible.” January 26, 2025. https://www.datanovia.com/fr/{MAIN_TOPIC_PARENT}/statistical-analysis/{SUBCATEGORY}/{PAGE_NAME}.html.