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Données catégorielles

Code UE : STA212-PAR01

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

Responsable(s)

Vincent AUDIGIER

Public, conditions d’accès et prérequis

Ce cours s'adresse en priorité aux auditeurs préparant le master MR0085.
Il s'adresse également à des auditeurs préparant le diplôme d'actuaire.
Niveau requis: STA102 (régression et analyse de la variance) et STA104 (statistique mathématique).

L'avis des auditeurs

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

Objectifs pédagogiques

Permettre aux ingénieurs, cadres d'entreprises ou d'administrations, médecins, chercheurs, de construire des modèles explicatifs de variables qualitatives. Le cours s'appuie sur la pratique du logiciel SAS, mis à disposition des auditeurs.

Mots-clés

Présentation des méthodes statistiques traitant des variables qualitatives
Principes généraux d'estimation d'un modèle (maximum de vraisemblance)

La régression logistique simple
Notion de variable latente
Les modèles PROBIT, LOGIT
Le modèle logistique et son interprétation
Analyse des résidus, des observations

La régression logistique multiple
Le modèle : prédicteurs quantitatifs ou qualitatifs
Sélection de variables
Résumé des tests de validité générale d'un modèle
Tables de classement, courbe ROC
Interprétation des coefficients de la régression logistique : odds ratio
La régression logistique dans le cas où Y est une variable polytomique ordonnée
Aspects pratiques de la mise en oeuvre des méthodes de régression logistique
La procédure LOGISTIC

Présentation des modèles linéaires généralisés et de la procédure GENMOD
Régression de Poisson
Etude de contrastes

Modélisation d'une réponse multinomiale
Estimation par maximum de vraisemblance ou par moindres carrés généralisés
Etude de cas avec la procédure CATMOD

Comparaison de la régression logistique avec d'autres méthodes de modélisation d'une réponse qualitative
Analyse discriminante sur variables quantitatives et qualitatives
Arbres de décision
Eléments pratiques de création d'un score 
 
Méthodes PLS
Présentation de NIPALS, PLS1,PLS2
Applications: régression logistique PLS, analyse discriminante PLS
Modèles linéaires généralisés PLS

Rédaction d'un mémoire utilisant les méthodes présentées en cours

  • HOSMER D., LEMESHOW S. : Applied logistic regression 2ième édition (Wiley, 2000)
  • NAKACHE J.P., CONFAIS J. : Statistique explicative appliquée (Technip, 2003)
  • Editeurs DROESBEKE, LEJEUNE, SAPORTA : Modèles statistiques pour données qualitatives (Technip 2005)
  • STOKES M.E., DAVIS C.S. & : Categorical Data Analysis using the SAS System (SAS Institute Inc, Cary, NC, 2000)
  • BARDOS M. : Analyse discriminante (Dunod, 2001)
  • AGRESTI A. : Categorical data analysis 2ième édition (Wiley, 2002)

Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants

Contact

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