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Analyse multivariée approfondie

Code UE : STA201

  • Cours
  • 9 crédits

Responsable(s)

Ndeye NIANG KEITA

Giorgio RUSSOLILLO

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.

Objectifs pédagogiques

Approfondir les méthodes statistiques à plusieurs variables, qu'elles soient descriptives ou décisionnelles

Mots-clés

Contenu

  • Rappels d'analyse multivariée et prétraitement
    • Vecteurs gaussiens, domaines de confiance et de tolérance
    • Tests multivariés (Hotelling, Mahalanobis), Simulation, bootstrap
    • Traitement de données manquantes
  • Modèles de mélanges pour la classification non supervisée
  • Méthodes pour la classification supervisée:
    • Analyse factorielle discriminante et fonction de Fisher
    • Discrimination et scoring sur variables qualitatives
    • Discrimination probabiliste sous hypothèses de normalité
    • Discrimination non paramétrique (estimation de densité, plus proches voisins)
    • Régression logistique, multinomiale et ordinale
  • Méthodes avancées pour la régression :
    • Régression robuste
    • Régression régularisée : RCP, Ridge, PLS
    • Méthodes "sparse" : LASSO, Elastic Net
  • Mesures de performance et théorie de l'apprentissage
  • Path analysis, Factor analysis, Modèles d'équations structurelles
 

Modalité d'évaluation

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.

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

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Intitulé de la formation Master Droit économie et gestion, mention actuariat
Type Diplôme national (LMD-DUT-diplôme d'Etat)
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Lieu(x) Paris
Entrée Niveau II (bac+3 bac+4)
Intitulé de la formation Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique Parcours Informatique modélisation optimisation
Type Diplôme d'ingénieur
Lieu(x) À la carte
Lieu(x) Auvergne - Rhône-Alpes, Bretagne, Centre - Val de Loire, Paris, Pays de la Loire
Entrée Niveau III (bac+2)
Intitulé de la formation Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique Parcours Informatique modélisation optimisation
Type Diplôme d'ingénieur
Lieu(x) Package
Lieu(x) Grand-Est
Entrée Niveau III (bac+2)
Intitulé de la formation Master Sciences, technologies, santé, mention mathématiques appliquées, statistique Parcours Science des données
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Lieu(x) Paris
Entrée Niveau II (bac+3 bac+4)
Intitulé de la formation Master Sciences, technologies, santé, mention mathématiques appliquées, statistique Parcours Science des données
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Lieu(x) À la carte
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Entrée Niveau II (bac+3 bac+4)
Intitulé de la formation Master Sciences, technologies, santé, mention mathématiques appliquées, statistique Parcours Statistique du risque pour la finance et l'assurance
Type Diplôme national (LMD-DUT-diplôme d'Etat)
Lieu(x) Package
Lieu(x) Paris
Entrée Niveau II (bac+3 bac+4)
Intitulé de la formation Type Modalité(s) Lieu(x)

Contact

EPN06 Mathématiques et statistiques
2 rue conté Accès 35 3 ème étage porte 19
75003 Paris
Sabine Glodkowski
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        • Année 2020 / 2021 : Présentiel soir ou samedi
    • Liban
      • Liban
        • 2020-2021 1er semestre : Présentiel soir ou samedi
        • 2020-2021 2nd semestre : Présentiel soir ou samedi
        • 2021-2022 1er semestre : Présentiel soir ou samedi
        • 2021-2022 2nd semestre : Présentiel soir ou samedi