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Mooc and statistics

Mooc en statistique

Fundamentals in statistics

Fondamentaux en statistique

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Published on Monday, December 30, 2013 by Luigia Parlati

Summary

La statistique est la science de la collecte, l'organisation et l'interprétation des données numériques. Une compétence en statistique est essentielle pour comprendre et prendre des décisions basées sur l'analyse de l'information numérique. Ce cours est une introduction aux concepts de base en statistiques.

Announcement

Présentation

La statistique est la science de la collecte, l'organisation et l'interprétation des données numériques. Une compétence en statistique est essentielle pour comprendre et prendre des décisions basées sur l'analyse de l'information numérique. Ce cours est une introduction aux concepts de base en statistiques.

L'accent sera mis sur l'application pratique aux questions de santé publique, plutôt que le développement théorique et mathématique. Les étudiants apprendront comment choisir et appliquer des outils statistiques aux sources de données, quand et comment les outils statistiques peuvent être utilisées pour analyser les données, et la façon d'interpréter les études quantitatives des autres.

Format : chaque séquence se termine par un quizz. Chaque semaine se termine par un exercice. Le cours dure 5 semaines.

Preréquis

Ce cours est conçu pour les personnes qui ont un intérêt ou un besoin spécifique en statistique pour la santé publique.

Plan du cours

Semaine 1 : Comment résumer l’information d’une variable

  • 1. Que mesure-t-on ?
  • 2. Caractérisation d’une variable
  • 3. Représentation graphique
  • 4. Indices résumés : paramètres de localisation
  • 5. Indices résumés : paramètres de dispersion
  • 6. Représentation graphique résumée : le box-plot

Semaine 2 : Analyses multidimensionnelles

  • 1. Cas de deux variables qualitatives : tableau de contingence et représentation graphique
  • 2. Cas de deux variables quantitatives : covariance et corrélation
  • 3. Cas de p>2 variables quantitatives : projection et analyse en composantes principales (ACP)
  • 4. Cas de p>2 variables quantitatives : Interprétation de l’analyse en composantes principales (ACP)
  • 5. Cas de p>2 variables qualitatives : analyse factorielle des correspondances (AFC)

Semaine 3 : Apprentissage/Classification

  • 1. Introduction
  • 2. Classification Ascendante Hiérarchique
  • 3. Nuées dynamiques (k-means)
  • 4. Classement

Semaine 4 : Tests non paramétriques

  • 1. Quelques éléments de probabilités
  • 2. Principe d’un test
  • 3.Tests non paramétriques

Semaine 5 : Tests paramétriques

  • 1 .Loi normale. Théorème central limite
  • 2. Estimation. Intervalle de confiance
  • 3. Etude d’une variance
  • 4. Comparer deux variances
  • 5. Etude d’une moyenne

Conditions d'utilisation

du cours :

Licence Creative Commons BY NC SA : l’utilisateur doit mentionner le nom de l’auteur, il peut exploiter l’œuvre sauf dans un contexte commercial, il peut créer une œuvre dérivée de l’œuvre originale si l’œuvre dérivée est diffusée sous la même licence que l’œuvre originale.

du contenu produit par les internautes:

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Date(s)

  • Thursday, January 16, 2014

Keywords

  • statistique, MOOC, cours en ligne, analyses multidimensionnelles, variables

Contact(s)

  • Avner Bar-Hen
    courriel : avner [dot] bar-hen [at] mi [dot] parisdescartes [dot] fr

Reference Urls

Information source

  • Avner Bar-Hen
    courriel : avner [dot] bar-hen [at] mi [dot] parisdescartes [dot] fr

To cite this announcement

« Mooc and statistics », Miscellaneous information, Calenda, Published on Monday, December 30, 2013, https://calenda.org/271878

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