Je vais faire une analyse statistique ou une modélisation mathématiques de vos données avec R ou Python

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Bonjour à tous !!!


La modélisation statistique et mathématique est une approche cruciale dans de nombreux domaines scientifiques et techniques, utilisée pour représenter et comprendre des phénomènes complexes à partir de données observées. Voici une vue d'ensemble des concepts clés et des types de modèles utilisés dans ces disciplines :
Concepts de Base
1. Modèles Statistiques :

o Définition : Un modèle statistique est une représentation formelle d'une situation dans laquelle des observations sont prises comme des résultats de variables aléatoires ayant une distribution spécifiée.

o Objectif : Capturer la relation entre les variables et fournir des outils pour faire des prédictions, des estimations ou des tests d'hypothèses.

o Exemples : Régression linéaire, modèles linéaires généralisés, modèles mixtes, etc.

2. Modèles Mathématiques :

o Définition : Un modèle mathématique est une description mathématique d'un système, basée sur des équations qui représentent les relations entre les différentes variables du système.

o Objectif : Comprendre le comportement du système, prédire son évolution et concevoir des stratégies d'intervention.

o Exemples : Équations différentielles, modèles de simulation, modèles stochastiques, etc.

3. Processus de Modélisation

4. Formulation du Modèle : Déterminer les variables pertinentes et les relations entre elles.

5. Estimation des Paramètres : Utilisation de méthodes statistiques pour estimer les paramètres inconnus du modèle à partir des données observées.

6. Validation du Modèle : Évaluer la capacité du modèle à représenter correctement les données et à généraliser à de nouvelles observations.

7. Utilisation du Modèle : Faire des prédictions, des simulations ou des analyses basées sur les résultats du modèle.


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Je suis un Statisticien mathématicien possédant une solide expertise en mathématiques et en statistiques, avec cinq années d'expérience dans ce domaine. Mon rôle implique probablement l'application de techniques mathématiques et statistiques pour résoudre des problèmes complexes, analyser des données et extraire des informations significatives. Voici quelques éléments clés qui pourraient décrire mon profil :

Compétences Techniques

• Mathématiques Avancées : Connaissances approfondies en algèbre linéaire, calcul, probabilités et théories des nombres.

• Statistiques : Expertise en méthodes statistiques, y compris l'inférence statistique, les tests d'hypothèses, l'analyse de variance (ANOVA), et la régression.

• Analyse des Données : Capacité à manipuler et analyser de grands ensembles de données en utilisant des outils statistiques et logiciels dédiés.

• Programmation : Compétence dans des langages de programmation comme R, Python, Matlab et Excel, utilisés pour l'analyse des données et la modélisation statistique.

Expérience Pratique

- Projets Réels : Expérience dans la conduite de projets de recherche ou d'analyse de données, appliquant des techniques mathématiques et statistiques pour résoudre des problèmes spécifiques.

- Consultation et Collaboration : Collaboration avec d'autres professionnels, tels que des ingénieurs, des scientifiques de données, ou des analystes financiers, pour fournir des analyses et des recommandations basées sur les données.
Domaines d'Application

- Industrie : Application des compétences en mathématiques et statistiques dans des secteurs comme la finance, la santé, les technologies de l'information, la recherche scientifique, etc.

- Enseignement et Formation : Participation à la formation et à l'enseignement de la statistique et des mathématiques, soit en milieu académique soit à travers des ateliers et des séminaires professionnels.

Outils et Logiciels

- Logiciels Statistiques : Utilisation de logiciels comme R, python, matlab pour les analyses statistiques.

- Visualisation de Données : Compétences dans des outils de visualisation comme Tableau ou des bibliothèques de visualisation en Python/R (Matplotlib, ggplot2).

Contacter moi afin que nous puissions juste échanger sur votre problématique via le chat. Ainsi, au cas où vous avez des doutes sur les méthodes à utiliser, je vous ferais des suggestions que vous êtes libres d'approuver ou pas. L’objectif n'est pas d'augmenter le nombre d'options à vous facturer, mais de vous aider à aborder tous les contours de votre question de recherche.


LE RENDU:

Au cas où vous avez commandé une analyse statistique, vous allez recevoir un fichier Word contenant les analyses descriptives (tableaux et graphiques), les tests, modèles et autres analyses. Les tests et modèles sont commentés.
Si votre demande correspond à la production d'un script (R, SPSS ou python), vous recevrez le code commenté au format requis (markdown, .py, etc.).
Si vous avez commandé la conception d'une étude et la réalisation des analyses, vous recevrez, selon le cas, un plan d'analyses, le(s) questionnaire(s), un rapport d'analyses et tout autre document convenu.
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QUELLE(S) OPTION(S) CHOISIR ?

 Tabeaux et graphiques:

Avec 5 euros, vous obtenez une analyse univariée portant sur au plus 4 variables.

Avec 50 euros, vous avez l'analyse univariee de 5 à 10 variables.

Avec 80 euros , vous avez l'analyse univariee de 9 à 15 variables.

Les tableaux et graphiques sont illustrés par de commentaires d'une ou deux phrases. Les résultats vous sont fournis dans un délai de 24 heures au plus.

 Analyse multivariée

- Avec 55 euros, vous aurez Analyse en composantes principales portant au plus sur 30 variables.

L'analyse en composantes principales est utilisée pour extraire les informations importantes d'un tableau de données multivariées et pour exprimer ces informations sous la forme d'un ensemble de quelques nouvelles variables appelées composantes principales.

-Avec 55 euros, vous aurez une Analyse des correspondances portant au plus sur 30 variables.
L'analyse des correspondances (AC) est une extension de l'analyse en composantes principales (chapitre 4) adaptée pour explorer les relations entre les variables qualitative (ou données catégorielles). Comme l'analyse en composantes principales, elle fournit une solution pour résumer et visualiser un ensemble de données dans des tracés à deux dimensions.

- Avec 95 euros, vous aurez une Analyse des correspondances multiples portant au plus sur 30 variables.

L'analyse des correspondances multiples (MCA) est une extension de l'analyse des correspondances simples pour résumer et visualiser un tableau de données contenant plus de deux variables catégorielles. Cela peut également être considéré comme une généralisation de l’analyse en composantes principales lorsque les variables à analyser sont catégorielles plutôt que quantitatives.

- Avec 90 euros, vous aurez une Analyse factorielle à 4 facteurs de données mixtes portant au plus sur 30 variables.

L'analyse factorielle de données mixtes (FAMD) est une méthode en composantes principales dédiée à l'analyse d'un ensemble de données contenant à la fois des variables quantitatives et qualitatives.

- Avec 120 euros, vous aurez une Analyse factorielle multiple portant au plus sur 30 variables.
L'analyse factorielle multiple (AMF) est une méthode d'analyse de données multivariée permettant de résumer et de visualiser un tableau de données complexe dans lequel les individus sont décrits par plusieurs ensembles de variables (quantitatives et/ou qualitatives) structurées en groupes.

- Avec 120 euros, vous aurez le Clustering hiérarchique sur les composants principaux portant au plus sur 30 variables.
Le clustering est l'une des méthodes d'exploration de données importantes pour découvrir des connaissances dans des ensembles de données multivariées. L'objectif est d'identifier des groupes (c'est­à­dire des clusters) d'objets similaires au sein d'un ensemble de données d'intérêt

 Modélisation statistique

- Avec 60 euros, vous aurez une Régression multiple linéaire portant au plus sur 20 variables: Modèle utilisé lorsque la relation entre les variables est linéaire.

- Avec 50 euros, vous aurez une Régression logistique portant au plus sur 20 variables : Modèle utilisé pour prédire des variables binaires (0/1) ou des variables catégorielles avec plus de deux niveaux.

- Avec 50 euros, vous aurez une Régression polynomiale portant au plus sur 20 variables: Modèle qui permet de modéliser des relations non linéaires en incluant des termes polynomiaux.

- Avec 50 euros, vous aurez une Analyse de variance à deux facteurs (ANOVA) : Pour comparer des moyennes entre plusieurs groupes.

 Modélisation mathématique

- Avec 200 euros, vous aurez une modélisation d’une Équation Différentielle : Décrivent comment une quantité change en fonction d'autres quantités.

- Avec 300 euros, vous aurez une modélisation Dynamiques : Représentent l'évolution d'un système dans le temps en fonction de variables spécifiques.

- Avec 200 euros, vous aurez une modélisation Stochastiques : Intègrent des éléments aléatoires dans les équations pour modéliser l'incertitude.




N'hésitez pas à passer votre commande, vous serez satisfait, à coup sûr.
Si votre besoin est spécifique ou alors si vous ne vous retrouvez pas dans toutes ces options ? N'hésitez pas à me contacter via le chat. Au cours de nos échanges, nous déterminerons les options qui vous conviennent, et en cas de besoin, des options personnalisées seront créées pour vous.


A très vite!

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rodrigue_MATHS Il y a 20 heures

“Bonsoir à tous !


Je suis un Statisticien mathématicien possédant une solide expertise en mathématiques et en statistiques, avec cinq années d'expérience dans ce domaine. Mon rôle implique probablement l'application de techniques mathématiques et statistiques pour résoudre des problèmes complexes, analyser des données et extraire des informations significatives. Voici quelques éléments clés qui pourraient décrire mon profil :

Compétences Techniques

• Mathématiques Avancées : Connaissances approfondies en algèbre linéaire, calcul, probabilités et théories des nombres.
• Analyse des Données : Capacité à manipuler et analyser de grands ensembles de données en utilisant des outils statistiques et logiciels dédiés.
• Programmation : Compétence dans des langages de programmation comme R, Python, Matlab et Excel, utilisés pour l'analyse des données et la modélisation statistique.
Expérience Pratique
• Projets Réels : Expérience dans la conduite de projets de recherche ou d'analyse de données, appliquant des techniques mathématiques et statistiques pour résoudre des problèmes spécifiques.
• Consultation et Collaboration : Collaboration avec d'autres professionnels, tels que des ingénieurs, des scientifiques de données, ou des analystes financiers, pour fournir des analyses et des recommandations basées sur les données.
Domaines d'Application

• Industrie : Application des compétences en mathématiques et statistiques dans des secteurs comme la finance, la santé, les technologies de l'information, la recherche scientifique, etc.
• Enseignement et Formation : Participation à la formation et à l'enseignement de la statistique et des mathématiques, soit en milieu académique soit à travers des ateliers et des séminaires professionnels.


Outils et Logiciels

• Logiciels Statistiques : Utilisation de logiciels comme R, python, matlab pour les analyses des séries chronologiques.
• Visualisation de Données : Compétences dans des outils de visualisation comme Tableau ou des bibliothèques de visualisation en Python/R (Matplotlib, ggplot2).”

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