Si vous souhaitez en savoir plus sur la statistique, mais que vous hésitez à le faire, ce module est fait pour vous. Cette formation appliquée fournit une base solide pour tous les autres cours de formation.
- Cette formation couvre les principes et concepts fondamentaux des statistiques pour les applications d’ingénierie.
- Des techniques d’analyse de données exploratoires classiques et plus récentes pour visualiser et résumer efficacement les données sont présentées.
- Les différentes utilisations de ces méthodes telles que la détection des valeurs aberrantes seront présentées.
- Des exemples d’ingénierie réels sont utilisés pour illustrer les principes sous-jacents aux tests statistiques et à la prise de décision en présence d’incertitude/variation.
- Les tests d’hypothèses statistiques, les risques impliqués lors de l’utilisation d’un test statistique « alpha et bêta », les valeurs p, les intervalles de confiance et la signification statistique sont abordés.
- Le principe sous-jacent à la taille de l’échantillon et à la détermination de la puissance sera décrit.
Plan de formation
Session 1 : Statistique descriptive ou exploratoire
- Pourquoi avons-nous besoin de la statistique en ingénierie?
- Analyse descriptive ou exploratoire des données « EDA »
- Aperçu et objectifs
- Importance d’identifier le type et le rôle des variables dans les études
- Visualisation et synthèse des données : le concept de distribution
- Outils graphiques : histogramme, Box-plot, dot-plots, raincloud plots, diagrammes de probabilité normale
- Outils numériques : moyenne, médiane, écart-type, erreur-type, etc.
- Exploration de la relation entre deux (2) variables
- Tableaux de fréquences pour les variables catégoriques
- Coefficient de corrélation de Pearson pour les variables continues
- Graphiques : Nuages de points, boîtes à moustaches, etc.
Session 2 : Inférence statistique ou test d’hypothèses
- Aperçu : Qu’est-ce que l’inférence statistique?
- Inférence statistique avec tests d’hypothèses:
- Hypothèses nulle et alternative
- Test unilatéraux et bilatéraux
- Statistiques de test: t-test, F-test, etc.
- Niveau de signification observé ou « p-value »
- Signification statistique et règles de décision
- Risques liés aux tests d’hypothèses
- Risques ou erreurs de type I et II
- Niveau de confiance d’un test
- Puissance d’un test
Session 3 : Calcul de taille d’échantillon
- L’importance des calculs de taille d’échantillon et les paramètres d’entrée requis pour estimer la taille d’un échantillon
- Inférence statistique avec intervalles de confiance : interprétation et utilisation
- Inférence statistique pour un échantillon ou un seul groupe : test d’hypothèses ou approche par intervalle de confiance
Durée de la formation
La durée recommandée de cette formation est de 3 sessions en ligne.
Public cible
Cette session s’adresse aux ingénieurs qui doivent prendre des décisions basées sur des données expérimentales.
Cette session présente les notions importantes en statistique et en analyse de données. Elle suppose que les participants n’ont aucune connaissance préalable des statistiques ou qu’ils n’ont pas utilisé les statistiques depuis longtemps.