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Objectifs de la formation

Comprendre la philosophie et l’écosystème de Statsmodels

Savoir effectuer des analyses statistiques descriptives et inférentielles avec Statsmodels

Réaliser des modèles de régression linéaire et logistique

Interpréter et communiquer les résultats statistiques issus de Statsmodels

Personnaliser et automatiser les analyses statistiques avec Python

Programme

Jour 1Introduction à Statsmodels et analyses descriptives

Découvrir le package Statsmodels : contexte et fonctionnalités clés, installation et structure des modules. Charger et préparer les données pour l’analyse. Réaliser des analyses statistiques descriptives (tableaux, graphiques, statistiques élémentaires). Comparaison avec pandas et scipy. Premiers tests d’hypothèses simples.

Jour 2Modélisation linéaire et tests statistiques avancés

Introduction à la régression linéaire avec Statsmodels : création d’un modèle, ajustement, analyse des coefficients et diagnostics de résidus. Tests statistiques avancés : ANOVA, tests de normalité et d’homoscédasticité. Evaluation et comparaison de modèles linéaires. Automatisation de la validation croisée.

Jour 3Régression logistique, modèles avancés et personnalisation

Prise en main de la régression logistique avec Statsmodels (données catégorielles). Introduction aux modèles généralisés et linéaires généralisés (GLM). Gestion des variables dummy. Modélisation de données de panel et séries temporelles. Intégration de Statsmodels dans des pipelines d’analyse et reporting automatisé avec Python. Bonnes pratiques pour l’industrialisation et la reproductibilité.

Méthode d'évaluation

Réalisation d’études de cas à chaque fin de journée
Exercice final : mise en œuvre complète d’un pipeline d’analyse statistique sous Statsmodels
QCM de validation à la fin de la formation

Méthode d'apprentissage

Cours interactifs appuyés sur des démonstrations concrètes
Études de cas sur jeux de données réels
Exercices pratiques guidés et correction collective
Support de cours complet remis à chaque participant

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Objectifs de la formation

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Méthode d'évaluation

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