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Données catégorielles

STA212
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
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Listes des sous domaines
Période Modalité
Second semestre Formation ouverte et à distance (FOAD)

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 :

Information Indisponible

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:

Prise en charge des auditeurs inscrits à une unité d’enseignement, depuis l’inscription jusqu’au déroulement effectif de la formation.

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
  • MR11604A - Master Sciences, technologies, santé mention Informatique parcours Traitement de l'information et exploitation des données
  • 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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Dernière mise à jour: 01/07/2025 15:04:57

INFOS PRATIQUES

Durée indicative

Information Indisponible

Modalité

Formation ouverte et à distance (FOAD)

Période

Second semestre

Date de début des cours

Information Indisponible

Date de fin des cours

Information Indisponible

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