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Analyse statistique avancée avec IBM SPSS Statistics Formation Informatique SGBD et Aide à la décision Analyse décisionnelle Le cours G G fournit une introduction aux modèles statistiques disponibles dans IBM SPSS Statistics et à leurs applications aux données de l'entreprise Il est destiné aux analystes de données et aux chercheurs Cette formation présente un large éventail de techniques pour prédire des variables à la fois continues et catégorielles ainsi que des méthodes pour créer des groupes de variables ou d'observations en fonction de leurs similarités Ce cours permet d'acquérir une bonne compréhension de quand et pourquoi utiliser ces di ?érentes techniques ainsi que la façon de les appliquer et les interpréter OBJECTIFS ? Comprendre les modèles statistiques disponibles dans IBM SPSS Statistics ? Appliquer IBM SPSS Statistics aux données de l'entreprise ? Conna? tre un large éventail de techniques pour prédire des variables à la fois continues et catégorielles ? Comprendre des méthodes pour créer des groupes de variables ou d'observations en fonction de leurs similarités PUBLIC Ce cours avancé est destiné à toute personne qui a une bonne connaissance des statistiques exploratoires et des tests statistiques et qui souhaite élargir ses compétences à des procédures statistiques plus avancées a ?n d'être capable de choisir pour toute problématique la technique statistique la plus appropriée PRE- REQUIS Une bonne connaissance du logiciel IBM SPSS Statistics acquise au cours d'une expérience Une bonne connaisance des statistiques exploratoires et des tests statistiques et aux modèles abordés dans le cours Introduction à l'analyse statistique avec IBM SPSS Statistics V G G PROGRAMME Analyse Factorielle Expliquer la théorie de l'analyse factorielle Hypothèses de l'analyse factorielle Exécuter une analyse factorielle et interpréter ses résultats Classi ?cation par la méthode des Nuées Dynamiques k-means Expliquer la méthodes des Nuées Dynamiques Exécuter une classi ?cation par Nuées Dynamiques et interpréter ses résultats Classi ?cation par la méthode TwoStep Expliquer la méthodes TwoStep Exécuter une classi ?cation par TwoStep et interpréter ses résultats Régression Logistique Binaire Expliquer la théorie de la régression logistique binaire Spéci ?er les hypothèses de la régression logistique binaire Exécuter une régression logistique binaire et interpréter ses résultats Régression Logistique Multinomiale Expliquer la théorie de la régression logistique multinomiale Spéci ?er les hypothèses de la régression logistique multinomiale Exécuter une régression logistique multinomiale et interpréter ses résultats Analyse Discriminante Expliquer la théorie de l'analyse discriminante Exécuter une analyse discriminante pour expliquer une variable à deux modalités et interpréter ses résultats Analyses complémentaires et validation du modèle Analyse du voisin le plus proche Expliquer la théorie de l'analyse du plus proche voisin Exécuter une analyse du plus proche voisin et interpréter ses résultats Analyse de Kaplan-Meier Expliquer le principe de l'analyse de survie Exécuter une analyse de Kaplan Meier et interpréter la table de survie résultante ainsi que les graphiques Exécuter une analyse de Kaplan Meier avec une variable de strate et réaliser des comparaisons par paires Régression de Cox A retenir Durée jours soit h Réf G G Cette formation est également proposée en formule