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Données catégorielles
Code BédéO : STA212 |
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|---|---|---|
| OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES | COMPÉTENCES VISÉES | CONDITIONS D'ACCÈS / PRÉREQUIS |
Permettre aux ingénieurs, cadres d'entreprises ou d'administrations, médecins, chercheurs, de construire des modèles explicatifs de variables qualitatives. Le cours s'appuie sur la pratique du logiciel R. |
Information Indisponible | Ce cours s'adresse en priorité aux auditeurs préparant le master MR123. |
| MODALITÉS DE DÉPLOIEMENT | Période | Crédits ECTS |
| [{"id":"PR","libelle":"Projet(s)","description":"Projet(s) \u00e0 r\u00e9aliser amenant la livraison d'un livrable"}] | Second semestre | 9 |
| Année universitaire | Certificateur | Dates d'accréditation |
| 2024 - 2025 | Conservatoire National des Arts et Métiers | 2025-03-13 15:33:54 |
Condition d'accès / publics visés:
Ce cours s'adresse en priorité aux auditeurs préparant le master MR123.
Il s'adresse également à des auditeurs préparant le diplôme d'actuaire.
Niveau requis : STA101 (méthodes exploratoires multidimensionnelles), STA102 (régression et analyse de la variance) et STA104 (statistique mathématique).
Objectifs pédagogiques:
Permettre aux ingénieurs, cadres d'entreprises ou d'administrations, médecins, chercheurs, de construire des modèles explicatifs de variables qualitatives. Le cours s'appuie sur la pratique du logiciel R.
Compétences visées :
Contenu de la formation:
Présentation des méthodes statistiques traitant des variables qualitatives
Principes généraux d'estimation d'un modèle (maximum de vraisemblance)
La régression logistique simple
Notion de variable latente
Les modèles PROBIT, LOGIT
Le modèle logistique et son interprétation
Analyse des résidus, des observations
La régression logistique multiple
Le modèle : prédicteurs quantitatifs ou qualitatifs
Sélection de variables
Résumé des tests de validité générale d'un modèle
Tables de classement, courbe ROC
Interprétation des coefficients de la régression logistique : odds ratio
La régression logistique dans le cas où Y est une variable polytomique ordonnée
Aspects pratiques de la mise en oeuvre des méthodes de régression logistique
Modélisation d'une réponse multinomiale
Estimation par maximum de vraisemblance ou par moindres carrés généralisés
Comparaison de la régression logistique avec d'autres méthodes de modélisation d'une réponse qualitative
Analyse discriminante sur variables quantitatives et qualitatives
Arbres de décision
Eléments pratiques de création d'un score
Méthodes PLS
Présentation de NIPALS, PLS1,PLS2
Applications: régression logistique PLS, analyse discriminante PLS
Modalités de validation et d’évaluation:
Projet(s): Projet(s) à réaliser amenant la livraison d'un livrable
Accompagnement et suivi à Compléter:
Cette UE est constitutive des diplômes suivants:
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| Volume Horaire | Financement individuel hors tiers financeur et CPF | Tarif de référence (Employeur) |
|---|---|---|
| Information Indisponible | Information Indisponible | Information Indisponible |
Indexation officielle FORMACODES:
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INFOS PRATIQUES
Information Indisponible
ModalitéFormation ouverte et à distance (FOAD)
PériodeSecond semestre
Date de début des coursInformation Indisponible
Date de fin des coursInformation Indisponible
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