03_2100783F_1751666S https://www.coteformations.fr/je-recherche/une-formation/recherche/1062947 Statistique décisionnelle (inférentielle) : savoir décider au vu des observations Data Value

Statistique décisionnelle (inférentielle) : savoir décider au vu des observations

Date de mise à jour : 21/12/2023 | Identifiant OffreInfo : 03_2100783F
Organisme responsable : Data Value

Objectifs

Découvrir la statistique inférentielle permettant de généraliser à partir d'un échantillon (connaissance partielle d'un phénomène) afin de prendre une décision en sachant évaluer les deux types de risques associés. Maîtrise opérationnelle des notions d'estimation d'un paramètre, d'intervalle

Programme de la formation

- Rappels de statistique et probabilité


  • Variables, individus, échantillons

  • Tendance centrale et dispersion

  • Calcul de probabilité et lois usuelles

  • Tendance vers la loi normale ou « loi des grands nombres »

- Estimation à partir d'un échantillon

  • Estimation d'une moyenne, d'une proportion

  • Distribution des statistiques calculées sur échantillon

  • Estimation par intervalle de confiance

  • Évaluation des risques en fonction de la taille de l'échantillon

- Les tests d'hypothèses

  • Mécanisme de la procédure de décision dite « test d'hypothèse »

  • Mesure des risques d'erreurs associés à la décision. L'hypothèse « nulle » et les autres

  • Tests classiques sur une moyenne, sur une proportion

  • Tests de comparaisons de deux populations

  • Échantillons indépendants et échantillons appariés

  • Tests d'ajustement

  • Test de liaison entre variables

  • Tests non paramétriques, test du Khi-2

- Introduction au ré-échantillonnage Bootstrap.

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique

Contact de la formation

41 rue de la Découverte
CS 37621
31676 - Labège
Téléphone fixe : 0972567567
Contacter l'organisme

Contact de l'organisme formateur

Data Value
SIRET : 81837224500014
Responsable : Monsieur Cédric CALAS
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