Ce cours présente les méthodes statistiques exploitées en analyse de données (analyse factorielle) ou en modélisation de la relation explicative d'une variable (régression) et positionne leur utilisation dans la pyramide de l’informatique décisionnelle moderne.
La première partie du cours est consacrée à l’analyse factorielle qui, par confrontation des espaces d’individus et de variables, enrichit l‘interprétation et permet d’exhiber la structure interne des données. La nature et le codage des données conduisent à deux variantes essentielles des méthodes factorielles, à savoir l’analyse en composantes principales (ACP) et l’analyse des correspondances multiples (ACM), combinées dans l’analyse factorielle multiple (AFM).
La seconde partie présente différents modèles de régression et les méthodes d’estimation de leurs paramètres, du modèle linéaire aux modèles plus complexes, de structure éventuellement mal connue, adaptés à différentes hypothèses sur la distribution des données
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- Responsable de cours: Atto, Abdourrahmane
- Responsable de cours: Couturier, Vincent
- Responsable de cours: Galichet, Sylvie
- Responsable de cours: Moliere, Emma