À propos de la leçon
- Gestion, recodage et transformation des bases.
- Tests statistiques avancés : t de Student, ANOVA, Khi-deux, corrélations.
- Régressions linéaires, logistiques et multinomiales.
- Modélisation avancée : séries temporelles, données panel, analyses multivariées (ACP, AFC, ACM, clusters).
- Scripts, automatisations et visualisations multi-dimensionnelles.
- Techniques d’échantillonnage probabiliste (stratifié, multi-niveaux).