Plan analytique

Chapitre 0 : Introduction

Présentation du cours et comment le travailler.

Chapitre 1 : Notions elemantaires en Analyse des données

Rappels de quelques outils d’algèbre linéaire, d’analyse et de statistiques : moyenne, variance, écart-type, matrice de covariance, inerties, etc. Exemple.

Chapitre 2 : Description bidimensionnelles et mesure de liaison entre variables

1) Mesure de liaison : Lorsque des juges ont exprimé leurs préférences sous forme de classements, comment déterminer le degré d’accord entre eux ? S’il est jugé suffisant, comment dégager une opinion commune ? Exemples.

2) Etude des tableaux de contingence à double entrée. Exemple.

Chapitre 3 : Méthodes de classification

1) Classification par centres mobiles. Exemple.

2) Classification hiérarchique ascendante : Méthodes du saut minimal, du diamètre maximal, de la distance moyenne et de la règle de Ward. Exemples.

Chapitre 4 : Analyse en composante principale (ACP)

Présentation de la méthode dans ses divers aspects. Exemple.

Chapitre 5 : Analyse de variance

1) Analyse de variance à un facteur

2) Analyse de variance à deux facteurs répétés ou non.

3) Exemples d’illustration.

Chapitre 6 : Analyse Discriminante (AD)

Etude de la méthode et interprétation. Exemple.

Chapitre 7 : Analyse factorielle des correspondances (AFC)

Etude de la méthode dans ses divers aspects. Interprétations. Exemple.

Chapitre 8 : Analyse factorielle des correspondances multiples (AFCm)

Présentation de la méthode et lien avec l’AFC. Interprétations et exemples.

Chapitre 9 : Regression lineaire multiple

Le modèle linéaire standard. Estimation des paramètres par les moindres carrés ordinaires. Théorème de Gauss-Markov. Prévision. Significativité.