Contenus :

• Rôle de la visualisation dans l’analyse des données ;
• Principes de lisibilité et de précision graphique ;
• Diagramme en barres ;
• Diagramme circulaire et limites de son utilisation ;
• Histogramme ;
• Polygone des fréquences ;
• Boîte à moustaches ;
• Graphique chronologique ;
• Nuage de points ;
• Comparaison graphique de plusieurs groupes ;
• Choix des axes et des échelles ;
• Titres, unités, légendes et annotations ;
• Risques liés aux graphiques trompeurs ;
• Analyse exploratoire des données ;
• Identification des tendances ;
• Détection des regroupements ;
• Identification des ruptures et des anomalies ;
• Analyse bivariée ;
• Relation entre deux variables quantitatives ;
• Direction d’une relation ;
• Intensité apparente d’une relation ;
• Relation linéaire et relation non linéaire ;
• Calcul et interprétation de la covariance ;
• Coefficient de corrélation linéaire de Pearson ;
• Corrélation positive, négative ou proche de zéro ;
• Influence des valeurs atypiques sur la corrélation ;
• Corrélation au sein de sous-groupes ;
• Variables de confusion ;
• Distinction entre corrélation et causalité ;
• Introduction au choix d’un modèle de régression.

Objectifs pédagogiques :

• Sélectionner une visualisation adaptée aux données ;
• Produire des graphiques lisibles et correctement annotés ;
• Identifier la forme générale d’une distribution ;
• Détecter graphiquement les valeurs atypiques ;
• Identifier des tendances et des regroupements ;
• Interpréter un nuage de points ;
• Distinguer une relation linéaire d’une relation non linéaire ;
• Calculer et interpréter la covariance ;
• Calculer et interpréter le coefficient de corrélation ;
• Reconnaître l’influence des observations atypiques ;
• Distinguer association statistique et causalité ;
• Identifier des variables de confusion possibles ;
• Déterminer si une relation justifie l’étude d’une régression linéaire ;
• Préparer l’étudiant à l’examen de mi-parcours.