Statistique multivariée

Cours 6 : Les statistiques avec R XVII- Généralités XVIII- Les formules XIX- Les sorties XX- Les fonctions génériques XVII- Généralités Fonctions d’analyse statistique disponibles Package « stats » : contient les fonctions d'analyse statistique classiques (tests d’hypothèses classiques, modèles linéaires, distributions, résumés statistiques, séries temporelles, analyses multivariées). Il est chargé au démarrage. Accessibles avec library(help="stats") Packages spécifiques : d'autres

Définition  L'analyse discriminante se présente selon deux perspectives complémentaires. La première est descriptive: il s'agit d'une technique statistique qui vise à identifier des variables (X1, X2, X3…) permettant de différencier les individus qui appartiennent à l’un ou l’autre de deux groupes (ou plus). La deuxième perspective est prédictive: après avoir identifié un certain nombre de variables dont la puissance discriminative est satisfaisante, il est possible d'utiliser une ou plusieurs

STANDARDISATION de l’information collectée Mais attention : -il est très rare que la réponse donnée à une question coïncide exactement avec l’opinion réelle de l’individu -la réponse ne sera qu’un reflet, un indicateur!!!! -=>Représentation statistique Etape Qualitative / Quantitative Etude qualitative Objectifs Etude quantitative Généraux (exploratoire) : clarifier une Spécifiques (décisionnels) situation; comprendre un phénomène -Vérifier une hypothèse -Choisir une action Vagues

Cours 6 : Les statistiques avec R XVII- Généralités XVIII- Les formules XIX- Les sorties XX- Les fonctions génériques XVII- Généralités Fonctions d’analyse statistique disponibles Package « stats » : contient les fonctions d'analyse statistique classiques (tests d’hypothèses classiques, modèles linéaires, distributions, résumés statistiques, séries temporelles, analyses multivariées). Il est chargé au démarrage. Accessibles avec library(help="stats") Packages spécifiques : d'autres

Traitement statistique des variables médiatrices Objectifs du TD  A la fin du TD l’étudiant doit être capable d’identifier une variable médiatrice, et de tester l’effet médiateur d’une variable Z au niveau de la relation entre deux autres variables X et Y. Selon Baron et Kenny (1986), « une variable médiatrice explique comment des évènements externes à l’individu prennent une signification psychologique chez celui ci. Alors que les variables modératrices spécifient quand certains effets arrivent

MKG : Discipline hybride Le MKG a beaucoup utilisée : - la psychologie (motivations, attitudes, valeurs…) - la sociologie (groupes d’appartenance, de référence, classes…) - la statistique (techniques de modélisation, analyse multivariée…) - l’économie (marché) - l’économétrie (= mixte entre économie et statistiques)

Diplôme d’ingénieur École Supérieure de la Statistique et de l’Analyse de l’Information (ESSAI) |Ecole Supérieure de la Statistique et de l'Analyse de l'Information de Tunis | | |Formation d'ingénieur en statistiques et en analyse de l'information. | | |Formation polyvalente basée sur les statistiques mathématiques, probabilité, techniques de prévision

la statistique descriptive univariée 1 – INTRODUCTION À L’ÉTUDE STATISTIQUE 1.1 - La statistique ou les statistiques ? Le terme «les statistiques» est réservé aux innombrables données statistiques, terminologie plus précise, qui émaillent journaux, articles, émissions et remplissent les banques de données. Matériau indispensable, les données statistiques sont régulièrement dévoyées par des erreurs de présentations ou des interprétations abusives, souvent involontaires, parfois volontaires

Table des matières 1 Introduction à la Maîtrise Statistique de la Qualité 1.1 Une petite histoire de la Maîtrise Statistique de la Qualité 1.2 La maîtrise statistique de la qualité et des procédés . . . . 1.2.1 Définition du contrôle de qualité par Ishikawa . . . 1.2.2 Détection ou prévention ? . . . . . . . . . . . . . . 1.2.3 La MSP et la norme française X06030 . . . . . . . 1.2.4 Les bénéfices de la MSP . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.5 Les coûts de la qualité . . . . . . . . . . . . . . . .

L'analyse factorielle, au sens anglo-saxon du terme (factor analysis) est une méthode de la famille de la statistique multivariée, utilisée pour décrire un ensemble de variables observées, au moyen de variables latentes (non observées). Pour réduire le nombre de variables, la méthode calcule ces variables latentes comme combinaisons linéaires des variables observées. Créée par Charles Spearman, cette méthode est utilisée en psychologie, en sciences humaines et sociales, et plus généralement dans