Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
Description du cours
Les données catégorielles sont partout. Elles apparaissent dans les derniers sondages d’opinion, dans les données qui mènent à de nouvelles avancées en génomique, et dans les masses de données que les entreprises internet collectent pour vous vendre des produits. Dans ce cours, vous apprendrez à distinguer le signal du bruit ; des outils pour reconnaître quand la structure de ces données révèle des phénomènes intéressants et quand il ne s’agit que de bruit aléatoire.
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Inférence pour un seul paramètre
Dans ce chapitre, vous apprendrez à réaliser une inférence statistique sur un seul paramètre décrivant des données catégorielles. Cela inclut les méthodes par rééchantillonnage ainsi que les méthodes d’approximation pour une proportion unique.
- L’Enquête sociale générale50 XP
- Explorer consci100 XP
- Générer via bootstrap100 XP
- Construire un IC100 XP
- Pourquoi davantage de bootstraps ?50 XP
- Interpréter un intervalle de confiance50 XP
- IC et niveau de confiance50 XP
- EE avec moins de données100 XP
- SE avec un p différent100 XP
- Le raccourci par approximation50 XP
- IC via approximation100 XP
- Comparaison des méthodes50 XP
2
Proportions : tests et puissance statistique
Ce chapitre approfondit la réalisation de tests d’hypothèses et la construction d’intervalles de confiance pour un seul paramètre. Vous apprendrez ensuite à effectuer une inférence sur une différence entre deux proportions. Enfin, le chapitre se conclut par une exploration de ce qui se passe lorsque vous savez que l’hypothèse nulle est vraie.
3
Comparer plusieurs paramètres : indépendance
Cette partie du cours vous apprendra à utiliser à la fois des méthodes de rééchantillonnage et des méthodes classiques pour tester l’indépendance de deux variables catégorielles. Ce chapitre présente la manière d’effectuer un test du chi carré.
4
Comparer plusieurs paramètres : adéquation (goodness of fit)
Le cours se termine par deux études de cas basées sur des données électorales. Vous y apprendrez à utiliser un test du chi carré pour vérifier l’adéquation. Vous étudierez des résultats électoraux en Iran et dans l’Iowa et testerez si la loi de Benford s’applique à ces jeux de données.
R
Inférence pour des données catégorielles en R
Cours
terminé
