Chapitre 1 Données et statistiques

1.1 Données statistiques ······ 2
1.2 Statistiques ······ 2
1.3 Collecte des données ······ 4
1.4 Types de données ······ 7
1.5 Résumé des données ······ 12
1.6 Évaluation de la normalité ······ 22
1.7 Résumé des documents textuels ······ 28
1.8 Exercices de programmation Python ······ 36
1.9 Exercices pratiques ······ 50

Chapitre 2 Tests comparatifs d'un groupe

2.1 Problèmes liés aux tests d'hypothèses statistiques... 54
2.2 Test de la moyenne de la population ······ 55
2.3 Tests unilatéraux et bilatéraux... 59
2.4 Test de proportionnalité de Mobi ······ 66
2.5 Exercices de programmation Python ······ 71
2.6 Exercices pratiques ······ 77

Chapitre 3 Test comparatif de deux groupes

3.1 Comparaison des deux groupes... 80
3.2 Comparaison des moyennes de population d'échantillons indépendants ······ 82
3.3 Comparaison des moyennes de population d'échantillons appariés ······ 95
3.4 Comparaison des proportions de population d'échantillons indépendants... 101
3.5 Comparaison des variances de population d'échantillons indépendants... 108
3.6 Exercices de programmation Python ······ 113
3.7 Exercices pratiques ······ 119

Chapitre 4 Tests comparatifs de plusieurs groupes

4.1 Comparaison de plusieurs groupes... 124
4.2 ANOVA à un facteur ······ 125
4.3 Comparaisons multiples... 128
4.4 Conception probabiliste par blocs complets... 134
4.5 Exercices de programmation Python ······ 141
4.6 Exercices pratiques ······ 148

Chapitre 5 : Analyse de corrélation et analyse de régression

5.1 Analyse de corrélation ······ 152
5.2 Analyse de régression simple... 157
5.3 Moindres carrés et résidus... 160
5.4 Signification de l'équation de régression ajustée... 167
5.5 Analyse de régression multiple... 176
5.6 Exercices de programmation Python ······ 184
5.7 Exercices pratiques ······ 192

Chapitre 6 Tests comparatifs de données catégorielles

6.1 Tableau de contingence pour données catégorielles... 198
6.2 Test du chi carré ······ 200
6.3 Test exact de Fisher... 208
6.4 Exercices de programmation Python ······ 212
6.5 Exercices pratiques ······ 218

Chapitre 7 Analyse des modèles linéaires généralisés

7.1 Régression logistique et analyse discriminante... 224
7.2 Analyse de variance à mesures répétées ······ 234
7.3 Analyse de covariance ······ 240
7.4 Exercices de programmation Python ······ 251
7.5 Exercices pratiques ······ 265

Chapitre 8 Tests comparatifs non paramétriques

8.1 Méthodes non paramétriques ······ 272
8.2 Comparaison de groupes : test des rangs signés et test de Wilcoxon… 273
8.3 Comparaison de deux groupes : test de la somme des rangs… 280
8.4 Comparaison de plusieurs groupes : le test de Kruskal-Wallis… 289
8.5 Analyse de corrélation de rang... 296
8.6 Exercices de programmation Python ······ 310
8.7 Exercices pratiques ······ 322

Chapitre 9 Apprentissage automatique

9.1 Machines à vecteurs de support... 326
9.2 Arbre de classification ······ 335
9.3 Forêt aléatoire ······ 345
9.4 Réseaux de neurones artificiels... 352
9.5 Exercices de programmation Python ······ 360
9.6 Exercices pratiques ······ 367

Solutions des exercices pratiques… … 371

Annexe I : Liste des codes et matériaux … … 392
Annexe II : Installation et utilisation de R et RStudio… … 398
Annexe III : Installation et utilisation de Python … … 402

Références … … 404

Recherche … … 405
Note de l'auteur… … 411
À propos de l'auteur… … 413