Thèmes choisis de statistique multivariée
UE-EIG.00029

Enseignant(s): Donzé Laurent
Cursus: Master
Type d'enseignement: Cours
ECTS: 4.5
Langue(s) du cours: Français
Semestre(s): SA-2021

Le cours traite de sujets classiques de statistique multivariée :

  1. Méthodes spécifiques de régression (modèle linéaire ; méthodes de rétrécissement ; régression en composantes principales et régression par moindres carrés partiels)
  2. Analyse en composantes principales (Décomposition d’une matrice en facteurs ; analyse en composantes principales ; facteurs principaux et composantes principales)
  3. Analyse factorielle (Introduction ; modèle orthogonal de l’analyse factorielle ; estimation du modèle de l’analyse factorielle ; variance totale et ajustement du modèle ; détermination du nombre de facteurs ; rotation des facteurs ; estimation des scores des facteurs)
  4. Analyse en composantes indépendantes

Les concepts théoriques et les méthodes sont illustrés par des applications pratiques. Le logiciel utilisé est R.


Objectifs

Le cours fait partie de l’offre de cours Master en statistique appliquée. Celle-ci est constituée de quatre cours semestriels de 4.5 ECTS (1 par semestre), sur deux ans :

  1. Thèmes choisis de statistique multivariée
  2. Introduction à la statistique bayésienne
  3. Inférence, évaluation et sélection de modèles
  4. Méthodes de classification

Les cours forment une unité́, mais ils peuvent être choisis indépendamment les uns des autres. D’intérêt général, les quatre cours donnent une bonne vue d’ensemble des problèmes et méthodes actuelles de la statistique appliquée et de la science des données. Les cours sont appuyés par un serveur de calepins Jupyter. 

Il n’y a pas de public cible privilégié́. Bien que d’abord destinés aux étudiant-e-s de la Faculté des SES, les cours sont ouverts à d’autres Facultés ou Universités. 

L’étudiant-e acquière non seulement des connaissances théoriques, mais est formé-e à l’application des méthodes vues au cours. 


Documentation

Un script avec une liste de livres de référence accompagne le cours. L'étudiant-e trouvera également sur la plate-forme moodle du cours d'autres ressources.