Modèles linéaires
Code UE : STA102-LIB
- Cours
- 6 crédits
- Volume horaire de référence
(+ ou - 10%) : 50 heures
Responsable(s)
Giorgio RUSSOLILLO
Public, conditions d’accès et prérequis
Bases d'inférence statistique : variables aléatoire, statistiques et distributions d'échantillonnage, estimation ponctuelle et par intervalle, tests d'hypothèses. Notions de calcul matriciel.
Les UE STA104 et STA101 donnent toutes les connaissances nécessaires pour intégrer le cours.
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L'avis des auditeurs
Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement :
Présence et réussite aux examens
Pour l'année universitaire 2020-2021 :
- Nombre d'inscrits : 48
- Taux de présence à l'évaluation : 63%
- Taux de réussite à l'évaluation : 63%
Objectifs pédagogiques
Le cours présente des méthodes pour décrire, expliquer ou prédire une variables à l'aide d'un ou plusieurs caractères quantitatifs et/ou qualitatifs. Ces méthodes, fondées sur le modèle linéaire, sont illustrées par des sorties SAS.
Régression linéaire simple :
- analyses des données, ajustement linéaire par le critère des moindres carrés, décomposition de la somme des carrés totale, qualité de l'ajustement, points leviers
- hypothèses du modèle, estimation des paramètres par la méthode des moindres carrés et de maximum de vraisemblance
- ajustement du modèle
- validation du modèle : test d'hypothèses et intervalles de confiance sur les coefficients, test de la signification globale du modèle, intervalle de confiance pour la droite, intervalle de prédiction
- diagnostic du modèle
- détection d'observations aberrantes et d'observation influentes
- analyses des données, ajustement linéaire par le critère des moindres carrés, décomposition de la somme des carrés totale, qualité de l'ajustement, points leviers
- hypothèses du modèle, estimation des paramètres par la méthode des moindres carrés
- la géométrie du modèle de régression multiple
- théorème de Gauss - Markov
- ajustement du modèle
- validation du modèle : test d'hypothèses et intervalles de confiance sur les coefficients, théorème de Cochran, test de la signification globale du modèle, intervalle de confiance pour la droite, intervalle de prédiction
- diagnostic du modèle
- détection d'observations aberrantes et d'observation influentes
- multicolinéarité : diagnostic et remèdes
- sélection de variables
- détection d'observations aberrantes et d'observation influentes
- l'analyse de la variance a un facteur comme modèle linéaire
- estimation des paramètres (dispositif équilibré et déséquilibré)
- décomposition de la somme des carrées totale et qualité de l'ajustement du modèle
- test de l'effet du facteur
- validation des hypothèses de normalité et de homoscédasticité
- tests post hoc pour les comparaisons multiples de moyennes
- analyse de la variance non paramétrique
- l'analyse de la variance à deux facteurs comme modèle linéaire
- estimation des paramètres et qualité du modèle
- test d'hypothèses et intervalles de confiance sur les coefficients
- étude de l'interaction
- décomposition de la somme des carrés totale
- décomposition de la somme des carrées du modèle
- test de la significativité globale du modèle
- tests des effets
- test de comparaison des moyennes pour chaque facteur
- test de comparaison des moyennes par traitements
- le modèle d'analyse de la covariance
- estimation des paramètres
- décomposition de la somme des carrés totale, ajustement du modèle
- test de significativité globale du modèle
- test des effets
- test de comparaison des moyennes par traitements
- sélection du modèle
Examen écrit
- P. DAGNELIE : Statistique théorique et appliquée - tome 2 (De Boeck, Bruxelles 2011)
- Y. DODGE : Analyse de régression appliquée (Dunod 2004)
- N. DRAPER et H. SMITH : Applied regression analysis (Wiley 1998)
- M. LEJEUNE : Statistique: la théorie et ses applications (Springer 2010)
- R.C. LITTELL : SAS for Linear Models, Fourth Edition (SAS Institute Inc. 2002)
- G.SAPORTA : Probabilités, analyse des données, statistique (Technip 2011)
- N.H. TIMM : Univariate and Multivariate General Linear Models: Theory and Applications using SAS Software (SAS Institute Inc. 1997)
- M.TENENHAUS : Statistique. Méthodes pour décrire, expliquer et prévoir. (Dunod, 2007)
Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants
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RECHERCHE MULTI-CRITERES
Plus de critères de recherche sont proposés:
-
Vous pouvez sélectionner des formations grâce à un mot ou à une expression (chaîne de caractères) présent dans l’intitulé de la formation, sa description ou ses index (discipline ou métier).
Des mots-clés sont suggérés à partir du 3e caractère saisi, mais vous pouvez aussi rechercher librement. - Les différents items sélectionnés sont croisés.
ex: "Comptabilité" et "Diplôme" - Les résultats comprennent des formations du Cnam Liban (UE, diplômes, certificats, stages) et des formations proposées à distance par d'autres centres du Cnam.
- Les codes des formations du Liban se terminent par le suffixe LIB.
- Dans tous les cas, veillez à ne pas insérer d'espace ni de ponctuation supplémentaire.
Plus de critères de recherche sont proposés:
- Type de diplôme
- Niveau d'entrée
- Modalité de l'enseignement
- Programmation semestrielle
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Intitulé de la formation |
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Paris
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Intitulé de la formation
Licence Sciences des données
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Package
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Intitulé de la formation
Certificat de compétence Data analyst - Chargé(e) d'études statistiques
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À la carte
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Lieu(x)
Liban, Paris
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Intitulé de la formation | Type | Modalité(s) | Lieu(x) |
Contact
EPN06 Mathématiques et statistiques
2 rue conté Accès 35 3 ème étage porte 19
75003 Paris
Sabine Glodkowski
2 rue conté Accès 35 3 ème étage porte 19
75003 Paris
Sabine Glodkowski
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Centre(s) d'enseignement proposant cette formation
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Liban
- 2022-2023 1er semestre : Présentiel soir ou samedi
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- Cours
- 6 crédits
- Volume horaire de référence
(+ ou - 10%) : 50 heures
Responsable(s)
Giorgio RUSSOLILLO