{"word_count": 374, "character_count": 3286}
Pr&#233;sentationLa statistique est la science de la collecte, l'organisation et l'interpr&#233;tation des donn&#233;es num&#233;riques. Une comp&#233;tence en statistique est essentielle pour comprendre et prendre des d&#233;cisions bas&#233;es sur l'analyse de l'information num&#233;rique. Ce cours est une introduction aux concepts de base en statistiques.L'accent sera mis sur l'application pratique aux questions de sant&#233; publique, plut&#244;t que le d&#233;veloppement th&#233;orique et math&#233;matique. Les &#233;tudiants apprendront comment choisir et appliquer des outils statistiques aux sources de donn&#233;es, quand et comment les outils statistiques peuvent &#234;tre utilis&#233;es pour analyser les donn&#233;es, et la fa&#231;on d'interpr&#233;ter les &#233;tudes quantitatives des autres.Format : chaque s&#233;quence se termine par un quizz. Chaque semaine se termine par un exercice. Le cours dure 5 semaines.Prer&#233;quisCe cours est con&#231;u pour les personnes qui ont un int&#233;r&#234;t ou un besoin sp&#233;cifique en statistique pour la sant&#233; publique.Plan du coursSemaine 1 : Comment r&#233;sumer l&#8217;information d&#8217;une variable1. Que mesure-t-on ?2. Caract&#233;risation d&#8217;une variable3. Repr&#233;sentation graphique4. Indices r&#233;sum&#233;s : param&#232;tres de localisation5. Indices r&#233;sum&#233;s : param&#232;tres de dispersion6. Repr&#233;sentation graphique r&#233;sum&#233;e : le box-plotSemaine 2 : Analyses multidimensionnelles1. Cas de deux variables qualitatives : tableau de contingence et repr&#233;sentation graphique2. Cas de deux variables quantitatives : covariance et corr&#233;lation3. Cas de p&#62;2 variables quantitatives : projection et analyse en composantes principales (ACP)4. Cas de p&#62;2 variables quantitatives : Interpr&#233;tation de l&#8217;analyse en composantes principales (ACP)5. Cas de p&#62;2 variables qualitatives : analyse factorielle des correspondances (AFC)Semaine 3 : Apprentissage/Classification1. Introduction2. Classification Ascendante Hi&#233;rarchique3. Nu&#233;es dynamiques (k-means)4. ClassementSemaine 4 : Tests non param&#233;triques1. Quelques &#233;l&#233;ments de probabilit&#233;s2. Principe d&#8217;un test3.Tests non param&#233;triquesSemaine 5 : Tests param&#233;triques1 .Loi normale. Th&#233;or&#232;me central limite2. Estimation. Intervalle de confiance3. Etude d&#8217;une variance4. Comparer deux variances5. Etude d&#8217;une moyenneConditions d'utilisationdu cours :Licence Creative Commons BY NC SA : l&#8217;utilisateur doit mentionner le nom de l&#8217;auteur, il peut exploiter l&#8217;&#339;uvre sauf dans un contexte commercial, il peut cr&#233;er une &#339;uvre d&#233;riv&#233;e de l&#8217;&#339;uvre originale si l&#8217;&#339;uvre d&#233;riv&#233;e est diffus&#233;e sous la m&#234;me licence que l&#8217;&#339;uvre originale.du contenu produit par les internautes:Licence Creative Commons BY NC SA : l&#8217;utilisateur doit mentionner le nom de l&#8217;auteur, il peut exploiter l&#8217;&#339;uvre sauf dans un contexte commercial, il peut cr&#233;er une &#339;uvre d&#233;riv&#233;e de l&#8217;&#339;uvre originale si l&#8217;&#339;uvre d&#233;riv&#233;e est diffus&#233;e sous la m&#234;me licence que l&#8217;&#339;uvre originale.