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Description

  • 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
MR084p-1 Master Sciences, technologies, santé mention informatique spécialité traitement de l'information et exploitation des données (voies professionnelle et voie recherche)
Centres d'enseignement Entrée
MR085p-1 Master Sciences, technologies, santé mention statistique et mathématiques appliquées spécialité statistique (voie professionnelle)
Centres d'enseignement Public et conditions d'accès Ce cours s'adresse en priorité aux auditeurs préparant le master MR0085.
Il s'adresse également à des auditeurs préparant le diplôme d'actuaire.
Niveau requis: STA102 (régression et analyse de la variance) et STA104 (statistique mathématique).

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Les Avis

Les matières

  • Statistique
  • Analyse de résultats

Le programme

Contenu 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
La procédure LOGISTIC

Présentation des modèles linéaires généralisés et de la procédure GENMOD
Régression de Poisson
Etude de contrastes

Modélisation d'une réponse multinomiale
Estimation par maximum de vraisemblance ou par moindres carrés généralisés
Etude de cas avec la procédure CATMOD

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
Modèles linéaires généralisés PLS
Modalités de l'évaluation Rédaction d'un mémoire utilisant les méthodes présentées en cours
Bibliographie
  • HOSMER D., LEMESHOW S. : Applied logistic regression 2ième édition (Wiley, 2000)
  • NAKACHE J.P., CONFAIS J. : Statistique explicative appliquée (Technip, 2003)
  • Editeurs DROESBEKE, LEJEUNE, SAPORTA : Modèles statistiques pour données qualitatives (Technip 2005)
  • Auteurs: CROUX, GONZALEZ....
  • STOKES M.E., DAVIS C.S. & KOCH G.G. : Categorical Data Analysis using the SAS System (SAS Institute Inc, Cary, NC, 2000)
  • BARDOS M. : Analyse discriminante (Dunod, 2001)
  • AGRESTI A. : Categorical data analysis 2ième édition (Wiley, 2002)

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