Analyse multivariée approfondie
Code UE : STA201
- 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.
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 :
Présence et réussite aux examens
Pour l'année universitaire 2022-2023 :
- Nombre d'inscrits : 92
- Taux de présence à l'évaluation : 55%
- Taux de réussite parmi les présents : 69%
Objectifs pédagogiques
Approfondir les méthodes statistiques d'analyse exploratoire, de régression et de classification
Contenu
Méthodes d’analyse exploratoire et confirmatoire :
Méthodes de régression
- Analyse factorielle exploratoire et confirmatoire
- Codage optimal
- Positionnement Multidimensionnel
- Classification non supervisée et modèles de mélanges
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
- 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
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
- K.V. Mardia, J.T. Kent and J.M. Bibby : Multivariate Analysis, Academic Press, 1979
Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants
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Intitulé de la formation |
Type |
Modalité(s) |
Lieu(x) |
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Intitulé de la formation
Master Informatique — Parcours Systèmes d'Information et Business Intelligence (SIBI)
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Lieu(x)
Package
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Lieu(x)
Paris
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Intitulé de la formation
Master Sciences des données
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Lieu(x)
Package
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Lieu(x)
Paris
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Intitulé de la formation
Master Sciences des données
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Lieu(x)
À la carte
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Lieu(x)
Liban
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Intitulé de la formation
Master Droit économie et gestion, mention actuariat
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Lieu(x)
Package
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Lieu(x)
Paris
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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
2 rue conté Accès 35 3 ème étage porte 19
75003 Paris
Sabine Glodkowski
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Voir le calendrier, le tarif, les conditions d'accessibilité et les modalités d'inscription dans le(s) centre(s) d'enseignement qui propose(nt) cette formation.
UE
-
-
Paris
-
Paris
- 2024-2025 2nd semestre : Formation ouverte et à distance (FOAD)
- 2026-2027 2nd semestre : Formation ouverte et à distance (FOAD)
Comment est organisée cette formation ?2024-2025 2nd semestre : Formation ouverte et à distance
Dates importantes
- Période des séances du 03/02/2025 au 07/06/2025
- Période d'inscription : du 10/06/2024 à 10:00 au 14/03/2025 à 17:00
- Date de 1ère session d'examen : la date sera publiée sur le site du centre ou l'ENF
- Date de 2ème session d'examen : la date sera publiée sur le site du centre ou l'ENF
Précision sur la modalité pédagogique
- Une formation ouverte et à distance (FOAD) est une formation dispensée 100% à distance, qui peut être suivie librement, à son rythme.
- 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
- Visioconférence
- 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
Modalité de contrôle de l'acquisition des compétences et des connaissances (validation de l'UE)
- Projet(s) individuel(s)
2024-2025 Annuel : Formation en présentiel soir ou samedi
Dates importantes
- Période des séances du 16/09/2024 au 07/06/2025
- Période d'inscription : du 10/06/2024 à 10:00 au 18/10/2024 à 23:59
- Date de 1ère session d'examen : la date sera publiée sur le site du centre ou l'ENF
- Date de 2ème session d'examen : la date sera publiée sur le site du centre ou l'ENF
Précision sur la modalité pédagogique
- Une formation en présentiel est dispensée dans un lieu identifié (salle, amphi ...) selon un planning défini (date et horaire).
-
Centre Cnam Paris
- Année 2024 / 2025 : Formation en présentiel soir ou samedi
- Année 2025 / 2026 : Formation en présentiel soir ou samedi
- Année 2026 / 2027 : Formation en présentiel soir ou samedi
Comment est organisée cette formation ?2024-2025 2nd semestre : Formation ouverte et à distance
Dates importantes
- Période des séances du 03/02/2025 au 07/06/2025
- Période d'inscription : du 10/06/2024 à 10:00 au 14/03/2025 à 17:00
- Date de 1ère session d'examen : la date sera publiée sur le site du centre ou l'ENF
- Date de 2ème session d'examen : la date sera publiée sur le site du centre ou l'ENF
Précision sur la modalité pédagogique
- Une formation ouverte et à distance (FOAD) est une formation dispensée 100% à distance, qui peut être suivie librement, à son rythme.
- 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
- Visioconférence
- 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
Modalité de contrôle de l'acquisition des compétences et des connaissances (validation de l'UE)
- Projet(s) individuel(s)
2024-2025 Annuel : Formation en présentiel soir ou samedi
Dates importantes
- Période des séances du 16/09/2024 au 07/06/2025
- Période d'inscription : du 10/06/2024 à 10:00 au 18/10/2024 à 23:59
- Date de 1ère session d'examen : la date sera publiée sur le site du centre ou l'ENF
- Date de 2ème session d'examen : la date sera publiée sur le site du centre ou l'ENF
Précision sur la modalité pédagogique
- Une formation en présentiel est dispensée dans un lieu identifié (salle, amphi ...) selon un planning défini (date et horaire).
-
Paris
-
Paris
Code UE : STA201
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- 9 crédits
- Volume horaire de référence
(+ ou - 10%) : 70 heures
Responsable(s)
Ndeye NIANG KEITA
Giorgio RUSSOLILLO
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