Nombre de crédits
9 ECTS
Durée de la formation
90 heures
Modalité
-
Approfondir les méthodes statistiques d'analyse exploratoire, de régression et de classification
Information non disponible, pour plus d'information veuillez contacter le cnam
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.
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Analyse factorielle exploratoire (rappels ACP) et confirmatoire
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Méthodes exploratoires avancées :
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Codage Optimale (rappels de MCA)
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Positionnement Multidimensionnel
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Classification non supervisée et modèles de mélanges
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Modèles linéaires avancés pour régression
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Régression des moindres carrés (rappel)
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Inférence computationnelle (Jackknife, Bootstrap, Validation Croisée)
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Stabilité des coefficients et de la prédiction (multicolinéarité et trade-off biais-variance en prédiction)
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Méthodes de sélection des variables (Best subset, méthodes pas à pas)
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Méthodes de rétrécissement (Régression sur Composantes Principales, Régression PLS, Régression Ridge, LASSO, Elastic Net)
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Régression robuste
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Méthodes de classification supervisée :
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Régression Logistique Binaire
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Régression Logistique Ordinale
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Régression Logistique Multinomiale
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Analyse factorielle discriminante
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Discrimination sur variables qualitatives : DISQUAL
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Analyse discriminante probabiliste Linéaire et Quadratique
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Approche non paramétrique : Méthode des noyaux, Méthode des k plus proches voisins
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Traitement des données manquantes
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Les cours en présentiel : ils ont lieu en présence des élèves et de l’enseignant dans un centre Cnam :
Aucun cours n’est enregistré ni diffusé via Internet. La présence physique des élèves est nécessaire.
Les examens se déroulent exclusivement dans le centre Cnam où se déroulent les cours.
La modalité hybride est une combinaison entre :
La modalité Foad est parfaitement adaptée à votre disponibilité :
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.