Statistical Models for Social Sciences

Une série temporelle est une suite de données observées dans le temps : ventes mensuelles, température quotidienne, population annuelle, inflation, trafic web, etc. Pour bien l’analyser, il faut comprendre ses 4 grandes composantes : La tendance (Trend) Elle montre la direction générale de la série sur le long terme : hausse, baisse ou stabilité. La saisonnalité Elle correspond aux motifs qui se répètent régulièrement : chaque mois, trimestre ou année. Les cycles Ce sont des fluctuations de long terme, souvent liées aux cycles économiques : expansion, ralentissement, récession. L’irrégularité Elle représente les événements imprévus qui perturbent la série : crise, pandémie, grève, catastrophe naturelle. La formule simple à retenir : Série temporelle = Tendance + Saisonnalité + Cycles + Irrégularité Comprendre ces composantes permet de mieux analyser, mieux prévoir et mieux décider. Inscrivez-vous dès maintenant pour réserver votre place pour la prochaine session de notre formation ...

Avant de construire un modèle de Machine Learning ou de réaliser une analyse statistique, il est indispensable de passer par une Analyse Exploratoire des Données (EDA – Exploratory Data Analysis). Cette étape permet de comprendre la qualité des données, de détecter les anomalies et de préparer un jeu de données fiable. Voici un workflow EDA simple et efficace : 1. Charger les données : importer et visualiser le jeu de données. 2. Vérifier les types de variables : distinguer les variables numériques et qualitatives. 3. Identifier les valeurs manquantes : repérer les données absentes avant toute analyse. 4. Supprimer les doublons : éviter les biais liés aux observations répétées. 5. Produire des statistiques descriptives : explorer les moyennes, médianes, écarts-types et quartiles. 6. Étudier les distributions : comprendre la forme des variables grâce aux histogrammes et aux densités. 7. Détecter les valeurs aberrantes (outliers) : identifier les observations atypiques susceptible...

▌INTERVALLE DE CONFIANCE : ESTIMER UNE MOYENNE SANS SE TROMPER Un intervalle de confiance permet d’estimer la vraie moyenne d’une population à partir d’un échantillon, en donnant une fourchette de valeurs probable. Quand l’écart-type de la population σ est connu, on utilise la formule : IC = x̄ ± Zα/2 × σ/√n Ici, x̄ représente la moyenne de l’échantillon, σ l’écart-type connu, n la taille de l’échantillon et Zα/2 la valeur critique liée au niveau de confiance. Exemple : Pour une moyenne de 78, un écart-type de 10, un échantillon de 64 et un niveau de confiance de 95 %, on obtient : IC 95 % = [75,55 ; 80,45] Cela signifie qu’on estime que la moyenne réelle de la population se situe probablement entre 75,55 et 80,45. À retenir : plus l’échantillon est grand, plus l’intervalle devient précis. Plus le niveau de confiance est élevé, plus l’intervalle devient large. Un intervalle de confiance ne donne pas une valeur unique : il donne une estimation fiable sous forme de plage. Inscrivez-vous...

La Data Science ne se limite pas à manipuler des données. Elle consiste à transformer des informations brutes en décisions utiles, en prédictions fiables et en solutions concrètes. Pour y arriver, plusieurs outils jouent un rôle essentiel. 𝗣𝘆𝘁𝗵𝗼𝗻 permet d’analyser, automatiser et construire des modèles de Machine Learning. 𝗥 reste une référence pour les statistiques, la recherche et les analyses avancées. 𝗦𝗤𝗟 est indispensable pour interroger, extraire et organiser les données dans les bases. 𝗣𝗼𝘄𝗲𝗿 𝗕𝗜, 𝗧𝗮𝗯𝗹𝗲𝗮𝘂, 𝗠𝗮𝘁𝗽𝗹𝗼𝘁𝗹𝗶𝗯 et 𝗦𝗲𝗮𝗯𝗼𝗿𝗻 aident à rendre les résultats visuels, clairs et faciles à comprendre. Pour l’intelligence artificielle, 𝗦𝗰𝗶𝗸𝗶𝘁-𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻, 𝗧𝗲𝗻𝘀𝗼𝗿𝗙𝗹𝗼𝘄 et 𝗣𝘆𝗧𝗼𝗿𝗰𝗵 permettent de créer des modèles capables de classifier, prédire et apprendre à partir des données. Avec de très grands volumes, 𝗔𝗽𝗮𝗰𝗵𝗲 𝗦𝗽𝗮𝗿𝗸 et 𝗛𝗮𝗱𝗼𝗼𝗽 deviennent précieux pour le traitement massif. Et pour travailler proprement en équ...