Analyse multivariée approfondie

Code UE : STA201-PAR01

  • Cours
  • 9 crédits
  • Volume horaire de référence
    (+ ou - 10%) : 70 heures

Responsable(s)

Ndeye NIANG KEITA

Giorgio RUSSOLILLO

Public, conditions d’accès et prérequis

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.

L'avis des auditeurs

Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement :

Objectifs pédagogiques

Approfondir les méthodes statistiques d'analyse exploratoire, de régression et de classification

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
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
 

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.

  • 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

Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants

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Contact

EPN06 Mathématiques et statistiques
2 rue conté Accès 35 3 ème étage porte 19
75003 Paris
Sabine Glodkowski
Voir le site

Centre(s) d'enseignement proposant cette formation

  • Centre Cnam Paris
    • 2022-2023 2nd semestre : FOAD 100%
    • Année 2022 / 2023 : Présentiel soir ou samedi
    Comment est organisée cette formation ?

    Organisation de la modalité FOAD 100%

    Planning

    2ème semestre

    • Date de démarrage : 06/02/2023
    • Date limite d'inscription : 20/03/2023
    • Date de 1ère session d'examen : 12/06/2023
    • Date de 2ème session d'examen : 04/09/2023

    Précision sur la modalité pédagogique

    • Regroupements physiques facultatifs : Aucun

    Organisation du déploiement de l'unité

    • Délai maximum de réponse à une solicitation : sous 96 heures (Jours ouvrés)

    Modes d'animation de la formation

    • Forum
    • Messagerie intégrée à la plateforme
    • Organisation d'une séance de démarrage
    • Evaluation de la satisfaction
    • Hot line technique

    Ressources mises à disposition sur l'Espace Numérique de Formation

    • Documents de cours
    • Enregistrement de cours
    • Documents d'exercices, études de cas ou autres activités pédagogiques
    • Bibliographie et Webographie

    Activités "jalons" de progression pédagogique prévues sans notation obligatoire à rendre ou en auto-évaluation

    • 6 études de cas, projets individuels

    Modalité de contrôle de l'acquisition des compétences et des connaissances (validation de l'UE)

    • Projet(s) individuel(s)
    • Projet(s) collectif(s)
    :