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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