Dans cette édition:
Ce cours de 5 jours approfondissant les aspects pratiques
des méthodes multivariées les plus utilisées s'adresse aux non-statisticiens
utilisant les méthodes statistiques - chercheurs, analystes,
techniciens de laboratoire, assistants de recherche, ingénieurs, étudiants
gradués, etc. - ainsi qu'aux statisticiens intéressés par
un atelier appliqué. Cette formation parmi nos plus populaires attire des participants de partout dans le monde.
Le
format de notre école est unique à plusieurs points de vue:
- Emphase sur les objectifs des méthodes, les hypothèses effectuées et l'interprétation des résultats
- Une attention spéciale est portée à l'interprétation des sorties des logiciels
- Les participants peuvent utiliser leurs propres données pour les exercices
- Logiciels supportés : SAS, SPSS, Statistica, Minitab, S-Plus, JMP et XLSTAT*
- Des formateurs expérimentés
- Les notions et concepts de base en statistique et de la pensée statistique sont introduits, expliqués et mis en relation avec les applications contemporaines des méthodes statistiques
- La formation est offerte dans un cadre propice à la concentration, dans un édifice historique au coeur du quartier Petit Champlain dans la ville de Québec.
*Si vous utilisez un autre logiciel statistique et êtes intéressés par l'école, contactez-nous.
Si vous voulez savoir ce que les participants pensent de l'école sur les analyses de données multidimensionnelles, jetez un coup d'œil à leurs commentaires.
Quand: 10-15 septembre, 2006
Lieu: Maison Chevalier
50, rue du Marché-Champlain
Québec (Québec) G1K 8R1
Pour plus d'information sur la maison Chevalier.
Cliquez ici pour connaître les frais d'inscription, le nombre de places disponibles et pour vous inscrire
Creascience vous convie à son populaire atelier de 3 jours sur l'introduction à la statistique et à la planification d'expériences qui aura lieu à Montréal. Cet atelier comprend deux sessions distinctes. La première passe en revue les outils essentiels de la statistique et la seconde propose une introduction à la planification d'expériences.
Outils essentiels de la statistique
Analyse exploratoire des données
Découvrez l'importance de l'analyse exploratoire des données que ce soit pour 'prendre le pouls' de vos données, détecter des données aberrantes et des erreurs ou pour résumer adéquatement vos données. Cet atelier vous fournira des outils numériques et graphiques classiques autant qu'originaux afin d'explorer vos données.
Tests statistiques
Apprenez le mécanisme des tests statistiques ainsi que les risques qui leurs sont associés. Cet atelier explique dans des termes simples les tests d'hypothèses, les risques alpha et beta, les p-values (seuils de signification observés), la notion de puissance, les intervalles de confiance et les illustre à l'aide de plusieurs applications numériques. Il fournit une base indispensable à la bonne compréhension de la plupart des méthodes statistiques couramment utilisées.
Introduction à la planification d'expériences
Construction de plans d'expériences
Apprenez à mettre en place des expériences visant à comparer deux groupes ou plus. Rendez vos tests efficaces et informatifs grâce à l'utilisation de plans factoriels. Tout au long de l'atelier, l'emphase est mise sur l'impact des différentes sources de variabilité dans les expériences et les manières de les contrôler .
Principe des calculs de taille d'échantillon
Découvrez quels sont les différents paramètres nécessaires au calcul de taille d'échantillon dans une expérience et comment les utiliser afin de déterminer le nombre d'essais requis. Afin d'illustrer la mise en oeuvre de ces calculs, des applications numériques ainsi que des études de cas sont présentées, analysées et discutées.
Analyse statistique des données provenant d'expériences planifiées
Apprenez comment effectuer l'analyse des données recueillies lors d'expériences planifiées. L'atelier couvre d'abord le test de Student (test de t) qui est l'outil utilisé pour comparer deux groupes, puis l'analyse de la variance à un facteur pour comparer plus de deux groupes et finalement l'analyse de la variance à plusieurs facteurs. En outre, le principe sous-jacent aux méthodes de comparaisons multiples utilisées pour localiser les différences entre les groupes est expliqué et différentes variantes sont présentées.
Quand: 11-13 octobre, 2006
Lieu: Liaisons Centre d'affaires
1010 Sherbrooke ouest., Suite 1800
Montréal, Québec, Canada
Pour plus d'informations sur le centre Liaisons.
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Veuillez noter que vous pouvez aussi vous inscrire séparément à chacun des deux cours.
Cet atelier appliqué de trois jours porte sur les méthodes statistiques de régression utilisées pour mettre en relation une réponse avec une ou plusieurs variables explicatives, déterminer la magnitude de l'impact des variables explicatives sur la réponse et effectuer des prédictions basées sur les modèles construits.
Chaque session alterne la présentation des concepts, leur mise en application avec les logiciels statistiques et l'interprétation des résultats. Environ la moitié du temps est consacrée à des activités pratiques. De plus, pour chacune des sessions, la taille du groupe est limitée à 10 personnes afin d’assurer un suivi personnalisé des participants.
Régression linéaire simple et multiple
Apprenez en une journée l’essentiel sur la réalisation de régression linéaire, les problèmes et solutions classiques et la différence entre les modèles explicatifs versus prédictifs. Au-delà de l'interprétation des tables de coefficients, l'accent est mis sur les conditions d'obtention de modèles satisfaisants, la manière d'évaluer leur qualité notamment avec des outils graphiques, et l'interprétation des différents indicateurs et tableaux produits par les logiciels. Plusieurs méthodes avancées sont également présentées, notamment les techniques de sélection de variable ("stepwise,"best subset", etc.), l'inclusion d'effets non linéaires et la gestion des variables explicatives corrélées (multicolinéarité).
Régression logistique
Lorsque la variable à prédire est de nature catégorique, par exemple pour modéliser la capacité d'une entreprise à rembourser un prêt, la présence d'une maladie chez un patient (test diagnostique) ou les facteurs affectant le risque d'accident d'un individu, les techniques de régression linéaire ne sont plus appropriées. Apprenez le le principe de la régression logistique, l'alternative désormais classique dans cette situation, ses similarités avec la régression classique, mais surtout les outils, indicateurs et diagnostics qui lui sont propres. Cet atelier aborde en particulier les concepts d'odds ratios utilisés pour mesurer l'ampleur des effets, de courbe roc et de validation croisée.
Régression sur les composantes principales et PLS
L'utilisation de variables explicatives corrélées dans un modèle de régression rend habituellement inadéquate la régression linéaire multiple. Deux méthodes récentes mais de popularité croissante développées pour résoudre ce problème classique (multicolinéarité) font l'objet de cet atelier . Tout d'abord, la régression sur les composantes principales permet d'introduire le principe général de ces deux techniques puis l'emphase est mise sur la régression PLS qui représente sans doute l'une des techniques statistiques ayant suscité le plus d'intérêt ces dernières années et qui est désormais disponible dans la plupart des logiciels statistiques. Cet atelier met une emphase particulière sur les applications et l'interprétation des résultats fournis par ces techniques.
Quand: 16-18 octobre, 2006
Lieu: Maison Chevalier
50, rue du Marché-Champlain
Québec (Québec) G1K 8R1
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D'autres sessions de formation sont offertes cet automne. Accédez à notre calendrier pour les consulter. Veuillez aussi noter que toutes nos formations sont également offertes en entreprise et sous forme de tutorat personnalisé.
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