SAS® Enterprise Guide® : analyse statistique

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