Analyse multivariée approfondie - STA201

Objectifs

Approfondir les méthodes statistiques d'analyse exploratoire, de régression etde classification

Programme 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

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique