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Analyse multivariée approfondie
Formation
À Montpellier ()
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Description
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Typologie
Formation
Missions, moyens et organisation
Le Cnam est placé sous la présidence de Jean-Paul Herteman, P-DG du groupe Safran, et dirigé par Olivier Faron.
Il remplit trois missions principales:
la formation professionnelle supérieure tout au long de la vie,
la recherche technologique et l'innovation,
la diffusion de la culture scientifique et technique.
Le Cnam offre des formations développées en étroite collaboration avec les entreprises et les organisations professionnelles afin de répondre au mieux à leurs besoins et à ceux de leurs salariés. Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants : Entrée
CYC47p-1 Ingénieur diplômé de l'école d'ingénieurs du Cnam Spécialité informatique, parcours Informatique modélisation optimisation (IMO)
Centres d'enseignement Entrée
MR085p-1 Master Sciences, technologies, santé mention statistique et mathématiques appliquées spécialité statistique (voie professionnelle)
Centres d'enseignement Entrée
MR088p-1 Master Droit, économie et gestion, mention finance assurance actuariat banque spécialité actuariat (voie professionnelle)
Centres d'enseignement Public et conditions d'accès Etre inscrit en M2 du master Statistique MR085 ou du master Actuariat MR088 ou être agréé (niveau requis STA 101 et 102) .
Dans les autres cas pour obtenir l'agrément, les auditeurs adresseront par courrier électronique à l'enseignant responsable, Mme Niang (n-deye.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.
Les Avis
Les matières
- Analyse de résultats
- Statistique
- Actuariat
- Analyse de données
Le programme
Vecteurs gaussiens, domaines de confiance et de tolérance
Tests multivariés (Hotelling, Mahalanobis)
Simulation, bootstrap
2. Approfondissement en analyse des données
Multidimensional scaling
ACP non linéaire
Tableaux multiples
Données fonctionnelles
Modèles à variables latentes (analyse factorielles, classes latentes)
Modèles d'équations structurelles (Lisrel, PLS)
Méthodes avancées de classification (mélanges, variables)
3. Méthodes décisionnelles
Régression en présence de multicolinéarité : RCP, Ridge, PLS
Méthodes "sparse" : régression lasso etc.
Analyse factorielle discriminante et fonction de Fisher
Discrimination et scoring sur variables qualitatives
Discrimination probabiliste sous hypothèses de normalité
Mesures de performance et théorie de l'apprentissage
Régression logistique
Discrimination non paramétrique (estimation de densité, plus proches voisins)
Machines à vecteurs de support (SVM)
Modalités de l'évaluation Examen écrit et/ou projet
Bibliographie
- G.GOVAERT : Analyse des données ( Hermes,2003)
- M.BARDOS : Analyse discriminante (Dunod,2001)
- J.P.NAKACHE, J.CONFAIS : Statistique explicative appliquée (Technip, 2003)
- G.SAPORTA : Probabilités, analyse des données, statistique 3ème édition (Technip,2010)
- S.TUFFERY : Data mining et statistique décisionnelle, 3ème édition (Technip, 2010)
- T.HASTIE, J.FRIEDMAN, F.TIBSHIRANI : The Elements of Statistical Learning (Springer 2009). Téléchargeable ici : http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/download.html
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