Modélisation statistique | L'essentiel Mixte : présentiel / à distance

• Actions Collectives OPCO Atlas
  Cette formation peut être prise en charge à 100% dans le cadre des Actions Collectives.
  Pour en bénéficier, contactez-nous à hello.institute@docaposte.fr et complétez votre inscription sur campusAtlas.

En savoir plus sur les dispositifs de financement

• Connaître les fondamentaux de l'analyse statistique appliquée,
• Maîtriser l'utilisation des tests et formules statistiques de base,
• Savoir concevoir des rapports analytiques factuels,
• Explorer les paramètres statistiques pour comprendre les séries de données,
• Explorer des outils comme R et Excel pour implémenter des modèles étudiés,
• Valider l'exactitude de l'estimation, à l'aide d'intervalles de confiance,
• Prédire les comportements futurs,
• Savoir comment vérifier l'ajustement du modèle.

Généralités sur les modèles

• Une représentation du réel
• Buts et utilités d'un modèle
• Domaines d'applications
• Modèles mathématiques
• Modélisation stochastique

Domaines d'utilisation

• Statistiques officielles
• Presse, médias
• Banques – assurances
• Sciences de la vie
• Environnement (foresterie, pêche …)
• Santé
• Sciences humaines
• Entreprises & industrie
• Finance
• Recherche fondamentale et appliquée

Techniques de modélisation

• Analyse de données
• Probabilités / statistiques
• Théorie de l'information
• Intelligence artificielle
• Base de données
• Datavisualisation

Modèles préliminaires

• Nettoyage des données
• Exploration des données
• Transformation / regroupement de variables

Méthodes statistiques non paramétriques

• Méthodes d'estimation
• Tests non paramétriques
• Test d'égalité de distributions Kolmogorov-Smirnov
• Statistique semi-paramétrique

Modèles paramétriques classiques

• Modèle linéaire (gaussien) de base
• Modèle linéaire généralisé
• Modèles linéaires généralisés
• Modèles mixtes

Paramètre de position et de dispersion

• Mode, valeur modale, valeur la plus probable
• Moyenne d'une population (ou d'un échantillon)
• Médiane, partager une série numérique
• Etendue, différence entre valeurs extrêmes.
• Utiliser les quantiles
• Ecart-Type, calculer la dispersion d'un ensemble de données.
• Calcul de la variance et de la covariance

Etude de cas : Calcul de paramètres de position et de dispersion sur différents échantillonnages et comparaisons des résultats.

Tests et intervalle de confiance

• Lois statistiques et intervalle de confiance.
• Tests statistiques courants (Test de Student, Analyse de variances, Khi²).
• Valider la précision d'une estimation.
• Amplitude de l'intervalle.

Etude de cas : Exercices sur le logiciel R.

• Utilisateurs et gestionnaires métiers de bases de données,
• Data Scientist,
• Ingénieurs,
• Data Analysts,
• Toute personne intéressée par l'analyse statistique appliquée.

• Connaissances générales en mathématiques, analyse statistique et Excel.

Docaposte Institute propose plusieurs dispositifs pédagogiques adaptés aux apprenants :

• Formation en présentiel
• En groupe (inter-entreprises ou intra-entreprise)
• En individuel (monitorat)
• En journée ou en cours du soir (sur demande spécifique)
• Formation en distanciel
• Distanciel synchrone
• Distanciel asynchrone

• Apports des connaissances communes.
• Mises en situation sur le thème de la formation et des cas concrets.
• Méthodologie d'apprentissage attractive, interactive et participative.
• Equilibre théorie / pratique : 60 % / 40 %.
• Supports de cours fournis au format papier et/ou numérique.
• Ressources documentaires en ligne et références mises à disposition par le formateur.
• Pour les formations en présentiel dans les locaux mis à disposition, les apprenants sont accueillis dans une salle de cours équipée d'un réseau Wi-Fi, d'un tableau blanc ou paperboard. Un ordinateur avec les logiciels appropriés est mis à disposition (le cas échéant).

En amont de la formation

• Recueil des besoins des apprenants afin de disposer des informations essentielles au bon déroulé de la formation (profil, niveau, attentes particulières...).
• Auto-positionnement des apprenants afin de mesurer le niveau de départ.

Tout au long de la formation

• Évaluation continue des acquis avec des questions orales, des exercices, des QCM, des cas pratiques ou mises en situation...

A la fin de la formation

• Auto-positionnement des apprenants afin de mesurer l'acquisition des compétences.
• Evaluation par le formateur des compétences acquises par les apprenants.
• Questionnaire de satisfaction à chaud afin de recueillir la satisfaction des apprenants à l'issue de la formation.
• Questionnaire de satisfaction à froid afin d'évaluer les apports ancrés de la formation et leurs mises en application au quotidien.