Modélisation statistique


STA110

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

Condition d'accès / publics visés:

Avoir le niveau de l'unité d'enseignement : STA. 103 (calcul des probabilités) et STA001 (Techniques de la statistique)

Objectifs pédagogiques:

Maîtriser les outils de la modélisation statistique (sélection de modèles, validation, interprétation) dans un contexte général (données continues, discrètes, qualitatives, mixtes) via l'utilisation de méthodes paramétriques (modèles linéaires et modèle linéaire généralisé) ou non-paramétriques.

Acquérir des connaissances ainsi qu'un savoir-faire dont l'objectif est de traiter un problème concret par une approche de modélisation (applications à des données réelles).

Mettre en œuvre cette modélisation à l'aide d'un logiciel de modélisation statistique avancé (logiciel R) et savoir interpréter les résultats obtenus.

Compétences visées :

Statisticien modélisateur

Contenu de la formation:

I) Méthodes paramétriques

Régression linéaire simple et multiple : modèle, moindres carrés, estimations, intervalles de confiance, tests, colinéarité, sélection de variables, validation, prédiction, interprétation. Recherche de points (aberrants, influents, atypiques et de points leviers).

Analyse de la Variance : à 1 facteur (mesures indépendantes, répétées) et à 2 facteurs (mesures indépendantes)  

Analyse de la Covariance (modèles, comparaison à la régression linéaire et à l'ANOVA à 1 facteur à mesures indépendantes, paradoxe de Lord)

Régression logistique : modèle probit et logit, estimations, tests, sélection de modèles, validation, prédiction.

Modèle linéaire généralisé (regression de Poisson, modèle polytomique)

Introduction à la modélisation Bayésienne
Introduction à l'analyse de séries temporelles


II) Méthodes non-paramétriques

Régression spline

Estimateurs par moyennes locales (estimateurs à noyau)

Régression polynomiale locale

 

L'enseignement comporte une initiation au logiciel R et une mise en oeuvre de ce logiciel dans diverses applications.

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
  • 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 15:04:56

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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