Analyse multivariée approfondie (STA201)
Approfondir les méthodes statistiques d'analyse exploratoire, de régression et de classification
Condition d'accès / publics visés
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 d'analyse exploratoire, de régression et de classification
Niveau
Niveau 7 (Bac+5)
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
Modalités de validation
Projet(s)
Description des modalités 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.
Accompagnement et suivi
Sous l’autorité pédagogique du certificateur Cnam, les équipes du Cnam Bretagne vous offrent un accompagnement pendant votre parcours de formation à la fois sur les aspects administratifs, financiers, pédagogiques et techniques.
ECTS : 9
Modalité | Volume horaire | Employeur | France travail | Auto-financement |
---|---|---|---|---|
|
60 heures | 1200 € | 350 € | 350 € |
Indexation officielle
FORMACODES
[C0A1B0A5A0] statistique inférentielle - [C0A1B0A5] théorie probabilités - [C0A1B0] statistique - [C0A1] mathématiques - [C0] sciences
[C0A1B0A4A0A0] analyse factorielle - [C0A1B0A4A0] analyse données - [C0A1B0A4] statistique descriptive - [C0A1B0] statistique - [C0A1] mathématiques - [C0] sciences
[M0A2A2A1] méthode analyse - [M0A2A2] analyse programmation - [M0A2] informatique - [M0] information
communication
[C0A1A6A1] mathématiques informatiques - [C0A1A6] mathématiques appliquées - [C0A1] mathématiques - [C0] sciences
[M0A2C5] système exploitation informatique - [M0A2] informatique - [M0] information
Mots clés
Statistiques et applications, Analyse factorielle, Modèles à équations structurelles, Régression régularisée, fouille de donnees, Analyse discriminante, Algorithme d'apprentissage, Echantillonnage, Estimation non paramétrique, Statistique décisionnelle, Robustesse, Langage R, Modélisation statistique, Data mining, Régression multiple, Régression logistique, Logiciel SAS, big data, Analyse des données
Indicateurs de résultat
INFOS
PRATIQUES
60 heures
17/02/2025
21/06/2025