« L'analyse statistique des données. Apprendre, comprendre et réaliser avec Excel »

par Henry AUBERT, Kathy CHAPELAIN, Yves-Marie CHATELIN, Bernard GOLDFARB, Hélène GOUET, Jacques GOUPY, Emmanuel GRENIER, Olivier MARTIN, Catherine PARDOUX, Jacques VAILLÉ.
Editions ELLIPSES, Paris, 2005 (413 pages)

• Tout ce qu'il faut savoir sur les fonctions statistiques dans Excel (médiane, quartile, droite de régression...), les procédures de tests, les moyennes mobiles ; le lissage exponentiel, etc.
• Comment faire un graphique Box-Plot, un nuage de points stratifiés, un tirage avec ou sans remise, un échantillon redressé... Au total, 16 fiches pratiques.
• Tirer le meilleur parti des tableaux croisés dynamiques, un outil très puissant à la frontière du Data mining et des cubes OLAP.
• Utiliser le Solveur pour résoudre simplement des problèmes délicats parmi lesquels la régression non linéaire ou le modèle logistique.
• Faire des graphiques et des synthèses numériques correctes.
• Maîtriser le calcul des probabilités, simuler les distributions d'échantillonnage, apprécier la qualité d'un estimateur.
• Analyser une série chronologique, la corriger des variations saisonnières, faire des prévisions.
• Comprendre le fonctionnement de l'ACP : calcul des vecteurs propres, contributions, cercle des corrélations, graphique des points illustratifs, etc.
• Trouver, avec l'analyse de la variance, les facteurs qui interagissent entre eux et ont un effet notable sur la variable « y ».
• Utiliser les fonctions de régression linéaire, tous les ajustements qui s'y ramènent et leur validation, jusqu'aux problèmes de sélection de variables et de colinéarité.
• Pratiquer l'art d'économiser les observations par les plans d'expériences : plans factoriels complets et fractionnaires et plans de surfaces de réponse.
• Appliquer les possibilités de calcul d'Excel aux techniques de ré-échantillonnage Bootstrap et Jackknife qui ont bouleversé les approches classiques des tests et de la validation.
• Utiliser les tests Fishériens qui constituent le nec plus ultra du raisonnement statistique et nécessitent aussi du calcul intensif.
• Savoir comment développer et personnaliser ses propres calculs en utilisant le langage des macros : leur construction et leur utilisation.
• Glossaire et définition des termes statistiques utilisés dans le manuel.