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SAS® Enterprise Guide® : analyse statistique

sas

Cette formation a pour but de faire découvrir les principaux outils statistiques et l’application de ces méthodes au travers de l’interface conviviale de SAS® Enterprise Guide®.

Objectifs

  • Introductions aux statistiques
  • Analyse de données quantitatives
  • Analyse de données qualitatives
  • Analyse de données et classification

Public

  • statisticiens
  • chargés d’études
  • analystes
  • toute personne impliquée dans une problématique utilisant des analyses statistiques, de ciblage et de typologie

Prérequis

  • Avoir suivi la formation “SAS® Enterprise Guide® : utilisation de l’interface”
  • Avoir des notions sur la statistique descriptive et sur la modélisation statistique

Programme de la formation

Jour 1

  • Statistiques descriptives et génération de rapports synthétiques.
  • Test d’hypothèse et de distribution
  • Modèles d’analyse de variance : Comparaison de moyennes de groupes
  • Analyse des données quantitatives : nuage de points et coefficients de corrélation, régression linéaire simple et multiple

Jour 2

  • Analyse de données qualitatives : Tableau de contingence et test d’association (test du Khi2
  • Modèle de régression logistique
  • Analyse en composantes principales (ACP) : analyse normée et non normée, représentation simultanée et interprétation d’une ACP
  • Techniques de classification: Classification ascendante hiérarchique (CAH), centres mobiles et nuées dynamiques

Introduction to Statistics

  • discussing fundamental statistical concepts
  • examining distributions
  • describing categorical data
  • constructing confidence intervals
  • performing simple tests of hypothesis

Analysis of Variance (ANOVA)

  • performing one-way ANOVA
  • performing multiple comparisons
  • performing two-way ANOVA with and without interactions

Regression

  • using exploratory data analysis
  • producing correlations
  • fitting a simple linear regression model
  • understanding the concepts of multiple regression
  • building and interpreting models
  • describing all regression techniques
  • exploring stepwise selection techniques

Regression Diagnostics

  • examining residuals
  • investigating influential observations and collinearity

Categorical Data Analysis

  • describing categorical data
  • examining tests for general and linear association
  • understanding the concepts of logistic regression and multiple logistic regression
  • performing backward elimination with logistic regression

Méthode pédagogique

Un support de cours est remis à chaque participant. La théorie est complétée par des cas pratiques ou exercices discutés avec le formateur.

Méthode d'évaluation

Le cours est agrémenté de questions et mises en situation pour maximiser l'apprentissage. A l'issue de la formation, un questionnaire de satisfaction sera à compléter en ligne.