JMP® : ANOVA Analyse de variance et Régression

Introduction à la statistique

• Notions de populations et d’échantillons
• Explorer des données à l’aide de statistiques descriptives et de graphiques
• Comprendre la notion d’intervalle de confiance
• Comprendre la notion de tests d’hypothèses

Analyse de variance

• Comparer des moyennes de 2 groupes : tests sur des échantillons indépendants, des échantillons appariés
• Estimer un modèle d’analyse de variance à un facteur
• Comparer plusieurs groupes avec les méthodes de comparaisons multiples
• Estimer un modèle d’analyse de variance à N facteurs
• Valider les hypothèses du modèle
• Personnaliser ces tests d’hypothèses avec les contrastes
• Puissance des tests et tailles d’échantillons requises

Régression linéaire

• Utiliser les nuages de points et calculer le coefficient de corrélation
• Construire un modèle de régression simple et multiple
• Estimer un modèle de régression polynomiale
• Estimer un modèle de régression multiple avec des interactions
• Méthodes de sélection du meilleur modèle
• Valider les hypthèses du modèle
• Détecter des observations influentes
• Détecter des problèmes de colinéarité

Analyse de covariance

• Estimer un modèle de covariance avec ou sans interactions