Analyse statistique multivariée

Contenu du cours :

• Rappels de statistique, d'algèbre et de géométrie

• Détection des valeurs aberrantes

• Analyse en composantes principales

• Analyse factorielle des correspondances (ACOBI et AFCM)

• Analyse discriminante

• Analyse des corrélations canoniques

• Méthodes de classification

A la fin de l'unité d'enseignement, les étudiants seront capables de:

• Traiter et décrire l'information contenue dans des grands ensembles de données.

• Comprendre les mécanismes qui justifient l'emploi des méthodes d’analyse multivariée.

• Interpréter correctement les graphiques et résultats fournis par les logiciels.

• Résoudre des problèmes avec données réelles.

Méthode d'enseignement et support :

• Théorie : Cours magistral (24h)

• Exercices dirigés : Les séances d’exercices sont organisées en laboratoire informatique (12h)

Contribution au profil d'enseignement

L'unité d'enseignement contribue au développement des compétences suivantes du profil d'enseignement d'Ingénieur de gestion :

• Analyser de manière critique une situation en s'appuyant sur une démarche scientifique de recherche universitaire

• Décider d'une stratégie en proposant des démarches et solutions innovantes et réalistes

L'unité d'enseignement contribue au développement des compétences suivantes du profil d'enseignement de sciences économiques :

• Analyser une situation en s'appuyant sur des techniques de gestion de données et de modélisation

• Résoudre des problèmes complexes de nature économique, financière et de politique publique en s'appuyant sur une démarche scientifique de transposition des savoirs

• Communiquer des recommandations et analyses économiques et financières à chaque stade du processus

Références, bibliographie et lectures recommandées

• Johnson, R. A., Wichern, D. W. (2002), Applied Multivariate Statistical Analysis, Prentice Hall, New-york.

• Hardle, W., Simar, L. (2000), Applied Multivariate Statistical Analysis, Springer, Berlin.

• Lebart, L., Morineau, A., Piron, M. (2000), Statistique exploratoire multidimensionnelle, Dunod, Paris.

• Tenenhaus, M. (1996), Méthodes statistiques en gestion, Dunod, Paris

Contacts

cdehon@ulb.ac.be

Campus

Solbosch

Méthode(s) d'évaluation

• Examen écrit
• Examen oral
• Travail de groupe

Examen écrit

Examen oral

Travail de groupe

La matière des examens reprend l’ensemble de la matière couverte aux cours théoriques et aux séances d’exercices, en ce compris la théorie.

Travail de groupe avec présentation orale : 7 points
Examen en ligne sur les exercices et les interprétations : 7 points
Examen oral sur la théorie et éventuellement les questions de l'examen en ligne : 6 points

Construction de la note (en ce compris, la pondération des notes partielles)

La note finale est donnée par la somme des notes obtenues aux 3 évaluations. La note du travail de groupe peut être reportée en seconde session.

Langue(s) d'évaluation

• français
• (éventuellement anglais )