Aperçu des sections

  • Généralités

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      mot de passe: stat031

    • Fiche contact

      • Enseignants chargés de cours et TD : SABEUR CHOUIREF MOKHTARIA
      • Public cible: le cours s'adresse aux étudiants de première année Master (M1)
      • Coefficient: 2
      • Crédits: 2
      • Unité d'enseignement: transversale_ S2
      • Modalité d'évaluation: Examen100%
      • Contact: sabeur00031@gmail.com


    • Objectifs de cours:

      • Traiter et décrire l'information contenue dans des grands ensembles de données.
      • reconnaitre les moyens théoriques et pratiques pour exploiter les informations issues de base de données statistiques multidimensionnelles grâce aux méthodes d’analyse statistique multivariées.
      • Maîtriser les techniques qui ont pour but de décrire, de réduire, de classer et de clarifier les données, en dégageant, les liaisons, les ressemblances ou les différences entre les variables ou groupes de variables.
      • synthétiser l’information contenue dans la série statistique. 
      • Interpréter correctement les graphiques et résultats fournis par les logiciels.


    • Plan du cours:

      Section 1:  définition et rappel 

      Section 2: Statistique Descriptive Et Graphique

      Section 3:Analyse en composantes principales sous SPSS

      Section 4: Les testes d'hypothèses sous SPSS

    • Les prés-requis :

      Connaissance des méthodes statistiques de base; la maîtrise de l’outil informatique.

    • Icône Test
      Test des prés-requis

      Nous invitons les étudiants à passer ce pré test afin de déceler les lacunes et le manque de notions concernant ce module.

    • Icône Glossaire
      Glossaire

  • Section 1: définition et rappel

    Fichiers: 5 Chat: 1

  • Section 2: Statistique Descriptive Et Graphique

    Zone texte et média: 1 Fichiers: 13 Chat: 1 URL: 1

  • Section 3:Analyse en composantes principales sous SPSS

    Fichiers: 5 URL: 1 Chat: 1 Devoir: 1

  • Section 4: Les testes d'hypothèses sous SPSS

    Fichiers: 5 Chat: 1 Devoir: 1

  • Références bibliographique

    livres: 

    • Mohamed DENNAI;2016;Analyse en composantes principales et analyse factorielle, ACP & AFP; AGIC - Edition Maïa .
    • Marie Chavent ; 2021 ; Analyse en Composantes Principales(ACP)  ; Université de Bordeaux.
    • Alboukadel Kassambara ; 2017;Practical Guide to Principal Component Methods in R.
    • Jérome Pagés; 2013 ; Analyse factorielle multiple avec R ; EDP sciences.

    Webographie :

    • https://www.youtube.com/watch?v=NRcV5j8oxPc
    • https://www.youtube.com/watch?v=GCjwlj14JXs
    • https://www.youtube.com/watch?v=BVHn4wYxQt0