Analyse multivariée approfondie
STA201
Objectifs pédagogiques :
Approfondir les méthodes statistiques d'analyse exploratoire, de régression et de classification
Public et conditions d'accès :
Etre inscrit en M2 du master Statistique MR123 (ancien MR085) ou du master Actuariat MR126000A (ancien MR088) ou être agréé (niveau requis STA101 et STA102) .
Pour obtenir l'agrément, les auditeurs adresseront par courrier électronique à l'enseignant responsable, Mme Niang (ndeye.niang_keita@cnam.fr ) un CV détaillé et une lettre de motivation indiquant les raisons de la demande et le projet pédagogique dans lequel elle s'inscrit.
Méthodes de validation :
La validation repose sur la réalisation d'une note de lecture d'articles scientifiques ou l'étude d'un jeu de données en utilisant les méthodes vues en cours.
Contenu de la formation :
Méthodes d'analyse exploratoire et confirmatoire :
- Analyse factorielle exploratoire et confirmatoire
- Codage optimal
- Positionnement Multidimensionnel
- Classification non supervisée et modèles de mélanges
Méthodes prédictives :
Méthodes de régression
- Estimation des paramètres par ré-échantillonnage (Bootstrap, Jackknife)
- Multicolinéarité et stabilité des estimations
- Complexité du modèle, trade-off biais-variance et précision des prédictions
- Méthodes de sélection des variables (Best subset regression, méthodes pas à pas)
- Méthodes de régularisation par composantes : Régression sur Composantes Principales, Régression PLS
- Méthodes de régularisation par contraintes : Régression Ridge, LASSO, Elastic Net
- Sélection de modèle par procédures d'apprentissage statistique
- Régression robuste
- Régression non paramétrique
Méthodes de classification supervisée
- Régression logistique binaire
- Régression Logistique multinomiale et ordinale
- Analyse factorielle discriminante
- Discrimination sur variables qualitatives
- Analyse discriminante probabiliste Linéaire et Quadratique
- Approche non paramétrique : Méthode des noyaux, Méthode des k plus proches voisins
Traitement des données manquantes
Bibliographie :
- G.GOVAERT: Analyse des données ( Hermes,2003)
- M.BARDOS: Analyse discriminante (Dunod,2001)
- J.P.NAKACHE, J.CONFAIS: Statistique explicative appliquée (Technip, 2003)
- G.SAPORTA: Probabilités, analyse des données, statistique 3ème édition (Technip,2010)
- S.TUFFERY: Data mining et statistique décisionnelle, 3ème édition (Technip, 2010)
- T.HASTIE, J.FRIEDMAN, F.TIBSHIRANI: The Elements of Statistical Learning (Springer 2009). Téléchargeable ici : http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/download.html
- K.V. Mardia, J.T. Kent and J.M. Bibby: Multivariate Analysis, Academic Press, 1979
Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants :
- MR12301A : Master Sciences, technologies, santé, mention mathématiques appliquées, statistique parcours Statistique du risque pour la finance et l'assurance
- MR11603B : Master Sciences, technologies, santé mention Informatique parcours Systèmes d'information et business intelligence HTT
- MR12303A : Master Sciences, technologies, santé, mention mathématiques appliquées, statistique parcours Science des données
- MR12600A : Master Droit économie et gestion, mention actuariat
Informations, Orientation & Inscription
Prochaines sessions de formation
Filtres :
| Centre de formation |
Semestre
2024/2025 |
Jours de formation |
Modalité | Crédits | ||
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| Paris | Semestre 2 | 9 crédits (1) |
Inscriptions temporairement fermées |
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Date de début des cours (*) :
* Les dates fournies sont d'ordre général à toutes les formations. |
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Paris
Semestre 2
Cours en ligne
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Légende :
| Tarif (1) : |
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Vous pouvez consulter nos tarifs ici. |
| Date de début de cours : |
Les dates fournies sont d'ordre général à toutes les formations. Les cours pour cette formation peuvent potentiellement commencer un peu plus tard dans le semestre. |
| Annuel : |
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Il s'étend de fin septembre / début octobre à début juillet (dates indicatives, renseignez-vous auprès de votre centre). |
| Semestre 1 : |
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Il s'étend de fin septembre / début octobre à fin janvier / début février (dates indicatives, renseignez-vous auprès de votre centre). |
| Semestre 2 : |
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Il s'étend de fin février / début mars à début juillet (dates indicatives, renseignez-vous auprès de votre centre). |
| Cours du soir : | |
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Les cours commencent le plus souvent à 18h30 dans les centres. |
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| Cours en journée : | |
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Se renseigner auprès du centre pour connaître les horaires. |
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| Cours en ligne : | |
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les cours sont diffusés sous forme de séances numériques via une plateforme d’e-learning animées et tutorées par un enseignant. Des séances de regroupement en visio sont proposées. |
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| Classe virtuelle (Formation à distance planifiée): | |
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L'enseignant à distance intervient en direct et en visioconférence sur la plateforme d'e-learning. Il complète son intervention par des activités interactives (exercices échanges…) |
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| Cours en ligne hybride : | |
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Cette modalité associe des cours en ligne tutorées et des regroupements en présentiel obligatoires. |
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| Cours hybrides : | |
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Cette modalité mixe des cours en présentiel (en cours du soir ou en journée) et des cours en ligne. |
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| Cours en ligne organisés par un autre centre CNAM Régional : |
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Les cours sont diffusés sous forme de séances numériques via une plateforme d'e-learning animées et tutorées par un enseignant. |
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| Formation co-modale : | |
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Formation proposée en présentiel et à distance en simultané. L'auditeur a la possibilité de choisir de venir sur site pour suivre l'enseignement ou bien de suivre à distance. Les cours se déroulent en semaine généralement après 18h ou le samedi. |
