Données catégorielles
Sessions de formation
(Fuseau horaire : Europe/Paris)
Centre Cnam Paris - Formation 2nd Semestre ouverte et à distance
La période de cours est planifiée du 03/02/2025 au 07/06/2025
L'inscription est ouverte jusqu'au 14/03/2025 17:00
Présentation
Public, conditions d'accès et prérequis
Ce cours s'adresse en priorité aux auditeurs préparant le master MR123.
Il s'adresse également à des auditeurs préparant le diplôme d'actuaire.
Niveau requis : STA102 (régression et analyse de la variance) et STA104 (statistique mathématique).
Objectifs
Permettre aux ingénieurs, cadres d'entreprises ou d'administrations, médecins, chercheurs, de construire des modèles explicatifs de variables qualitatives. Le cours s'appuie sur la pratique du logiciel SAS, mis à disposition des auditeurs.
Contenu
Présentation des méthodes statistiques traitant des variables qualitatives
Principes généraux d'estimation d'un modèle (maximum de vraisemblance)
La régression logistique simple
Notion de variable latente
Les modèles PROBIT, LOGIT
Le modèle logistique et son interprétation
Analyse des résidus, des observations
La régression logistique multiple
Le modèle : prédicteurs quantitatifs ou qualitatifs
Sélection de variables
Résumé des tests de validité générale d'un modèle
Tables de classement, courbe ROC
Interprétation des coefficients de la régression logistique : odds ratio
La régression logistique dans le cas où Y est une variable polytomique ordonnée
Aspects pratiques de la mise en oeuvre des méthodes de régression logistique
La procédure LOGISTIC
Présentation des modèles linéaires généralisés et de la procédure GENMOD
Régression de Poisson
Etude de contrastes
Modélisation d'une réponse multinomiale
Estimation par maximum de vraisemblance ou par moindres carrés généralisés
Etude de cas avec la procédure CATMOD
Comparaison de la régression logistique avec d'autres méthodes de modélisation d'une réponse qualitative
Analyse discriminante sur variables quantitatives et qualitatives
Arbres de décision
Eléments pratiques de création d'un score
Méthodes PLS
Présentation de NIPALS, PLS1,PLS2
Applications: régression logistique PLS, analyse discriminante PLS
Modèles linéaires généralisés PLS
Bibliographie
Titre | Auteur(s) |
---|---|
Applied logistic regression 2ième édition (Wiley, 2000) | HOSMER D., LEMESHOW S. |
Statistique explicative appliquée (Technip, 2003) | NAKACHE J.P., CONFAIS J. |
Modèles statistiques pour données qualitatives (Technip 2005) | Editeurs DROESBEKE, LEJEUNE, SAPORTA; Auteurs: CROUX, GONZALEZ.... |
Categorical Data Analysis using the SAS System (SAS Institute Inc, Cary, NC, 2000) | STOKES M.E., DAVIS C.S. & KOCH G.G. |
Analyse discriminante (Dunod, 2001) | BARDOS M. |
Categorical data analysis 2ième édition (Wiley, 2002) | AGRESTI A. |
Modalités d'évaluation
- Projet(s)
Rédaction d'un mémoire utilisant les méthodes présentées en cours