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Analyse multivariée approfondie STA201 |
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|---|---|---|
| Modalités de déploiement | Période | Crédits ECTS |
| Formation ouverte et à distance (FOAD) | Second semestre | 9 |
| Année universitaire | Certificateur | Durée indicative |
| 2025 - 2026 | Conservatoire National des Arts et Métiers | Information Indisponible |
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
Compétences visées :
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 et d’évaluation:
Projet(s): Projet(s) à réaliser amenant la livraison d'un livrable
Accompagnement et suivi:
Cette UE est constitutive des diplômes suivants:
Cette UE est constitutive des diplômes suivants :
- MR12301A - Master Sciences, technologies, santé, mention mathématiques appliquées, statistique parcours Statistique du risque pour la finance et l'assurance
- MR11603B - Libellé non disponible
- MR12600A - Master Droit économie et gestion, mention actuariat
- MR12303A - Master Sciences, technologies, santé, mention mathématiques appliquées, statistique parcours Science des données
ECTS: 9
| Volume Horaire indicatif | Financement individuel hors tiers financeur et CPF | Tarif de référence (Employeur) |
|---|---|---|
| Information Indisponible | 750.00 | 1300.00 |
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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