Statistiques de base avec « R »

Dernière mise à jour le 29 avril 2021

Programme de la formation

Statistiques descriptives

  • Variables aléatoires
  • Variables qualitatives et quantitatives
    • Modalités ordonnées ou non
    • Variables quantitatives discrètes ou continues
    • Création de classes
  • Paramètres de centrage et dispersion
    • Moyenne, variance
  • Echantillon et population
    • Choix d’un échantillon
    • Paramètres empiriques ou théoriques
    • Convergence des paramètres descriptifs, simulations sous « R »

Probabilités

  • Estimateurs
    • Biais et efficacité
    • Maximum de vraisemblance
  • Lois usuelles discrètes
    • Espérance et variance
    • Différentes lois (uniforme, Bernoulli, binomiale), simulations avec « R »
    • Cohérence d’une fréquence observée avec une probabilité théoriques
  • Lois usuelles continues
    • Densité, espérance et variance
    • Différentes lois (exponentielle, normale, Student), simulations avec « R »
    • Cohérence de temps d’attente avec une loi exponentielle
  • Théorèmes fondamentaux
    • Loi d’échantillonnage
    • Théorème central limite, illustration avec « R »
  • Intervalles de confiance
    • Proportion et moyenne, exemples

Statistiques inférentielles

  • Principe d’un test statistique
    • Hypothèse nulle, hypothèse alternative
    • Zone de rejet, statistique de test
    • P-valeur et interprétation
  • Test de comparaison de moyennes
    • Comparaison à une moyenne théorique (détection d’une agence sur-sinistrée)
    • Comparaison de 2 échantillons (comparaison de sinistralités)
    • Applications avec « R »
  • Analyse de variance paramétrique
    • Variabilités inter et intra groupes
    • Table d’analyse de variance
    • Applications avec « R »
  • Tests d’égalité de variance
    • Test de Fisher et de Bartlett
    • Applications avec « R »
  • Tests non paramétriques
    • Différents tests (Wilcoxon, Mann-Whitney, Kruskal-Wallis)
    • Applications avec « R »
  • Tests du Chi-2
    • Différents tests (Chi2 d’ajustement, Chi2 d’indépendance)
    • Applications avec « R »
  • Compléments : régression linéaire
    • Covariance, corrélation
    • Test de corrélation
    • Equation de la droite de régression
    • Analyse des résidus
    • Régression simple multiple
    • Applications avec « R »
Date

Formation en distanciel d’une durée de 20 heures en travail guidé.

Inscription libre à tout moment : e-learning accessible depuis votre poste de travail 24/24H, 7/7J.

Prix : 1500 € HT + TVA 20 %, soit 1800 % TTC.

Programme adaptable,
sur-mesure

Points clés

À qui s’adresse cette formation ?

A toutes les personnes qui peuvent être amenées à traiter des données, et qui aimeraient voir ou revoir les notions de tests statistiques. Pour enfin comprendre tout ce que vous avez voulu savoir, sans oser le demander, que vous soyez statisticiens ou non, spécialistes du domaine de l’assurance ou non.

Pour obtenir quoi ?

Revoir les notions théoriques nécessaires à la compréhension des tests statistiques. Savoir interpréter des résultats avec prudence. Approfondir sa connaissance du logiciel « R ». Pratiquer sur des données appliquées à l’assurance automobile pour détecter des facteurs de risque de sinistralité.

Quels objectifs pédagogiques ?

  • Apprendre à implémenter des scripts structurés.
  • Comprendre la théorie sous-jacente aux tests statistiques.
  • Maîtriser la pratique des tests statistiques usuels.

Quelles méthodes mobilisées ?

Avec des tutoriels ou des cours en ligne où les apports théoriques alternent en permanence avec les mises en application pratiques sous « R ». De nombreux exercices pour s’entrainer. Une séance d’échange de 2h avec le formateur pour répondre à des questions sur la formation ou apporter des compléments.

Quels sont les prérequis ?

Avoir suivi le module « Une bouffée d’R » ou au niveau équivalent (savoir manipuler les fonctions de base de « R »).

Quelles modalités d’évaluation ?

Une évaluation des acquis des objectifs sera réalisée durant la formation.

 

Chaque participant se munira d’un casque ou d’écouteurs pour l’écoute (dans le cadre des e-learning) et d’un ordinateur portable pour la mise en pratique.

Points forts

  • Revoir les notions théoriques nécessaires à la compréhension des tests statistiques.
  • Savoir interpréter des résultats avec prudence.
  • Approfondir sa connaissance du logiciel « R ».
  • Pratiquer sur des données appliquées à l’assurance automobile pour détecter des facteurs de risque de sinistralité.
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