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Analyse multivariée approfondie - STA201

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

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