• Cours (CM) 6h
  • Cours intégrés (CI) -
  • Travaux dirigés (TD) 8h
  • Travaux pratiques (TP) 14h
  • Travail étudiant (TE) -

Langue de l'enseignement : Français

Description du contenu de l'enseignement

  • Initiation au logistique libre R
  • Statistique exploratoire
  • Corrélations linéaire et non linéaire et tests statistiques adaptés à ces corrélations
  • Sélection de variables par ACP ou ACM ou par sélection de modèles
  • Classification
  • Analyse discriminante linéaire
     
Les séances de TP avec le logiciel R seront l’occasion de mettre en œuvre les méthodes vues en cours et en TD sur des données en liens forts avec les domaines d’applications des étudiants.

Compétences à acquérir

Objectifs en termes de connaissances
  • Connaître le vocabulaire de la statistique
  • Connaitre les outils de la statistique exploratoire
  • Connaitre les analyses statistiques classiques

Objectifs en termes de compétences
Être capable de :
  • D’identifier des liaisons entre les variables des deux types (quantitatifs/qualitatifs)
  • Réduire les variables d’un jeu de données
  • Prédire un groupe d'appartenance à partir des caractéristiques données par le jeu de données

Bibliographie, lectures recommandées

Contact

UFR de mathématique et d'informatique

7, rue René Descartes
67084 STRASBOURG CEDEX
0368850200

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Responsable

Xavier Dolques


Catalogue des UE optionnelles du master Approche interdisciplinaire en science des données (AISD)