Formation en Analyse Statistique et Préparation des Données avec R
Cette formation complète en analyse statistique est conçue pour vous fournir les compétences nécessaires pour préparer et analyser des données à l'aide du logiciel R. Vous apprendrez à identifier et traiter les données manquantes, à réaliser des imputations, et à évaluer la qualité des données. La formation couvre également des techniques statistiques avancées telles que l'analyse factorielle, les modèles de régression multivariée, et les tests de tendance. Grâce à une approche pratique, vous serez capable d'appliquer des méthodes statistiques robustes pour interpréter et modéliser des données complexes, en vous appuyant sur des exemples concrets et des outils puissants de R.
1. Préparation des Données
- Identification des Données Manquantes Sous logiciel R
- Imputation Simple Sous logiciel R
- Imputation Multiple Sous logiciel R
- Imputation par Random Forest Sous logiciel R
- Imputation par la Moyenne des LOD
- Traitement des Données Censurées
- Évaluation de la Qualité de l’Imputation Sous logiciel R
- Analyse de Sensibilité Sous logiciel R
2. Analyse des Indices de Qualité
- Analyse de Variance (ANOVA) Sous logiciel R
- Test de Tukey HSD
- Test de Kruskal-Wallis Sous logiciel R
3. L’analyse factorielle et aux modèles de régression multivariée Sous logiciel R
- Analyse en composantes principales (ACP) Sous logiciel R
- L’analyse de régression multivariée et binaire Sous logiciel R
4. Tests de Tendance et Analyses Temporelles
- Réalisation du Test de Mann-Kendall Sous logiciel R
- Analyse des Séries Temporelles et Périodogramme de Lomb-Scargle Sous logiciel R
5. Analyse des Données Temporelles
- Modèles de Séries Temporelles (ARIMA, SARIMA) Sous logiciel R
Autre(s) cours dans cette catégorie
→ Formation Python et science des données – Tour complet
→ Formation Python : finance et séries chronologiques
Préalables :
Objectifs :
- Maîtriser les techniques de préparation des données statistiques, incluant l'imputation et le traitement des données manquantes.
- Acquérir des compétences avancées en analyse statistique pour évaluer la qualité des données et réaliser des tests de tendance.
- Savoir appliquer les méthodes de régression multivariée et l'analyse factorielle pour interpréter des données complexes avec R.
- Développer une expertise dans l'analyse des séries temporelles et les modèles statistiques ARIMA et SARIMA.
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par participant.e
Durée :2 jour(s)
Horaires : 9h-16h30, 2 pauses café, 1 heure pour dîner.
Lieux: Montréal, Gatineau / Ottawa , ville de Québec.
Prix régulier: Sur demande
*Le tarif préférentiel s'applique si vous inscrivez au moins deux participants à la même session.
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