STA206 Analyse des données multidimensionnelles

Informations

Langue d'enseignement : Français
Crédits ECTS: 3

Programme

  • Heures d'enseignement dispensées à l'étudiant : 30 heures
  • Temps de travail personnel : 45 heures

Objectifs et compétences

Objectifs :
Présenter les différentes méthodes de la statistique exploratoire multidimensionnelle en insistant sur l'interprétation des représentations graphiques. L’étudiant à l’issue de cet enseignement doit savoir choisir la méthode (méthodes factorielles [ACP, AFC, ACM], méthodes de classification [CAH, k-means], modèles à variables latentes) permettant de répondre à la question abordée ainsi que le bon choix des variables actives et illustratives.

Compétences :
  • Travailler en équipe dans différents contextes, y compris avec des personnes issues de disciplines différentes : s'intégrer, se positionner, collaborer, communiquer et rendre compte.

  • Analyser et synthétiser des données en vue de leur exploitation
  • Savoir communiquer

  • Décrire et visualiser des données., manipuler des bases de données
  • Mettre en œuvre une analyse statistique standard, interpréter les résultats, identifier et évaluer les hypothèses sous-jacentes à la méthode utilisée
  • Rechercher, comprendre et appliquer de nouvelles méthodes statistiques
  • Maitriser au moins un logiciel statistique standard (SAS ou R par exemple) et être capable de comprendre et modifier un programme écrit dans un langage de programmation statistique standard (SAS et/ou R)

Organisation pédagogique

le mode de fonctionnement de l'UE est présenté au début des enseignements

Contrôle des connaissances

Contôle continu (sous forme de TP noté) et examen terminal.

Lectures recommandées

l'ensemble des références bibliographiques est communiqué au début des enseignements

Responsable de l'unité d'enseignement

Boris Hejblum

Enseignants

la composition de l'ensemble de l'équipe pédagogique est communiquée au début des enseignements