Analyse statistique et multivariée

Fiche de révision : Analyse statistique et méthodes d’analyse de données multivariées

1. 📌 L'essentiel

• L’analyse statistique vise à découvrir, synthétiser, réduire la dimension et modéliser de grands ensembles de données.
• La statistique descriptive résume les données par des mesures comme la moyenne, la médiane, la variance.
• L’analyse bivariée étudie la relation entre deux variables (ex : nuage de points, coefficient de corrélation).
• L’analyse multivariée explore les relations entre plusieurs variables simultanément.
• La régression (linéaire simple/multiple) modélise la dépendance d’une variable à d’autres.
• La réduction de dimension utilise ACP (Analyse en Composantes Principales) ou analyse des correspondances.
• Les tests d’hypothèses (Student, Fisher) évaluent la significativité des relations ou paramètres.
• La compréhension des variables (qualitatives/quantitatives) est essentielle pour choisir la méthode adaptée.
• La décomposition en valeurs propres facilite la réduction dimensionnelle.
• La modélisation permet d’interpréter et de prévoir des phénomènes complexes.