- 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
Compétences à acquérir
Objectifs en termes de connaissances
Objectifs en termes de compétences
Être capable de :
- 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
Initiation à la statistique avec R - 3e édition
Frédéric BertrandMyriam Maumy-Bertrand
Collection : Sciences Sup, Dunod, 2018
Modélisation statistique par la pratique avec R
Frédéric Bertrand, Emmanuelle Claeys, Myriam Maumy-Bertrand
Collection : Sciences Sup, Dunod, 2019
Frédéric BertrandMyriam Maumy-Bertrand
Collection : Sciences Sup, Dunod, 2018
Modélisation statistique par la pratique avec R
Frédéric Bertrand, Emmanuelle Claeys, Myriam Maumy-Bertrand
Collection : Sciences Sup, Dunod, 2019
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7, rue René Descartes67084 STRASBOURG CEDEX
0368850200
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Responsable
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Catalogue des UE optionnelles du master Approche interdisciplinaire en science des données (AISD)