Formation en Analyse de Données avec XLSTAT

Introduction à XLSTAT et Analyses de Base

• Installation et interface utilisateur
• Navigation de base et fonctionnalités principales
• Importation et exportation de données
• Analyses Statistiques Descriptives
• Statistiques de base (moyenne, médiane, mode, écart-type)
• Création de tableaux de fréquences
• Visualisation des données (histogrammes, diagrammes en barres)

Tests Statistiques de Base et Régressions Simples

• Tests de normalité (Kolmogorov-Smirnov, Shapiro-Wilk)
• Tests de comparaison de moyennes (t-test, ANOVA)
• Tests non paramétriques (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis)
• Concept de régression simple
• Estimation des paramètres
• Interprétation des résultats

Analyses Multivariées

• Analyse en Composantes Principales (ACP)
• Concepts et objectifs de l’ACP
• Construction et interprétation d’une ACP avec XLSTAT
• Visualisation des résultats (biplots, scree plots)
• Analyse Factorielle des Correspondances (AFC)
• Concepts et applications de l’AFC
• Réalisation d’une AFC avec XLSTAT
• Interprétation des résultats

Analyses de Classification

• Classification Hiérarchique Ascendante (CHA)
• Concepts et étapes de la CHA
• Création et interprétation d’un dendrogramme
• Analyse de Clustering (K-means)
• Concepts et objectifs du clustering K-means
• Application du clustering K-means avec XLSTAT
• Interprétation des clusters formés

Modélisation Avancée

• Régression Multiple et Régression Logistique
• Concepts de régression multiple et logistique
• Estimation des modèles avec XLSTAT
• Interprétation des coefficients et validation des modèles
• Modèles de Prévision et Séries Temporelles
• Introduction aux séries temporelles
• Modèles de prévision (ARIMA, lissage exponentiel)
• Analyse et prévision des séries temporelles avec XLSTAT

Analyse des Données Complexes et Automatisation

• Analyse Discriminante
• Concepts et objectifs de l’analyse discriminante
• Réalisation et interprétation de l’analyse discriminante avec XLSTAT

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