SAS® Enterprise Guide® : analyse statistique

Cette formation a pour but de faire découvrir les principaux outils statistiques et l’application de ces méthodes au travers de l’interface conviviale de SAS® Enterprise Guide®.

Après une présentation des principales statistiques descriptives et du principe des tests statistiques, cette formation vous présentera comment analyser et modéliser vos données.

• Introductions aux statistiques


• Analyse de données quantitatives


• Analyse de données qualitatives


• Analyse de données et classification

A qui s’adresse cette formation ?

Formats de formation disponibles	Durée standard (peut varier selon les sessions. Se référer au calendrier)
Formations présentielles:	2 jours
Formations à distance:	6 sessions d'une demi-journée chacune
e-Learning:	21 heures/180 jour licence

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• Avoir suivi la formation “SAS® Enterprise Guide® : utilisation de l’interface”


• Avoir des notions sur la statistique descriptive et sur la modélisation statistique

Cette formation concerne SAS Enterprise Guide, SAS/STAT, SAS Analytics Pro logiciel

• Statistiques descriptives et génération de rapports synthétiques.
• Test d’hypothèse et de distribution
• Modèles d’analyse de variance : Comparaison de moyennes de groupes
• Analyse des données quantitatives : nuage de points et coefficients de corrélation, régression linéaire simple et multiple

• Analyse de données qualitatives : Tableau de contingence et test d’association (test du Khi2
• Modèle de régression logistique
• Analyse en composantes principales (ACP) : analyse normée et non normée, représentation simultanée et interprétation d’une ACP
• Techniques de classification: Classification ascendante hiérarchique (CAH), centres mobiles et nuées dynamiques

• discussing fundamental statistical concepts
• examining distributions
• describing categorical data
• constructing confidence intervals
• performing simple tests of hypothesis

• performing one-way ANOVA
• performing multiple comparisons
• performing two-way ANOVA with and without interactions

• using exploratory data analysis
• producing correlations
• fitting a simple linear regression model
• understanding the concepts of multiple regression
• building and interpreting models
• describing all regression techniques
• exploring stepwise selection techniques

• examining residuals
• investigating influential observations and collinearity

• describing categorical data
• examining tests for general and linear association
• understanding the concepts of logistic regression and multiple logistic regression
• performing backward elimination with logistic regression