Programme des cours 2016-2017
STAT0201-3  
Statistique multivariée
Durée :
30h Th, 10h Pr, 20h TD
Nombre de crédits :
Master en sciences mathématiques, à finalité8
Master en sciences mathématiques8
Nom du professeur :
Gentiane Haesbroeck
Langue(s) de l'unité d'enseignement :
Langue française
Organisation et évaluation :
Enseignement au premier quadrimestre, examen en juin
Unités d'enseignement prérequises et corequises :
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement :
Le cours théorique est subdivisé de la manière suivante:
Partie I: - Vecteurs aléatoires, vecteurs moyens, matrice de dispersion et de corrélations - Distribution normale multivariée et propriétés - Test T² de Hotelling pour comparer deux moyennes
Partie II: - Analyse en composantes principales - Classification automatique - Analyse discriminante
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement :
A l'issue du cours, l'étudiant devra être capable de déterminer quelle technique multivariée doit être utilisée pour réduire la dimension d'un problème, classer des observations,...
Savoirs et compétences prérequis :
La formation en statistique reçue au bachelier en sciences mathématiques est requise pour aborder ce cours de statistique multivariée.
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement :
Les travaux pratiques concernent : - La résolution de problèmes théoriques de statistique multivariée - L'utilisation du logiciel R
Mode d'enseignement (présentiel ; enseignement à distance) :
Le cours est prévu au premier quadrimestre lors des années "impaires" (il ne sera pas donné en 2016-2017). En fonction du nombre d'étudiants inscrits, le cours se donnera en présentiel (au moins 3 étudiants) ou via des lectures dirigées (lecture de chapitres de livres et discussion hebdomadaire sur la matière lue).
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours :
Il n'existe pas de notes de cours. Les principaux ouvrages de référence sont: - Multivariate statistical inference and applications, Alvin C. RENCHER. - Applied multivariate statistical analysis, Richard A. Johnson, Dean W. Wichern.
Modalités d'évaluation et critères :
La cote finale est une moyenne pondérée calculée à partir des résultats à deux épreuves lors de la session de janvier:
1) un examen écrit portant sur la théorie et les exercices;
2) une analyse de données à réaliser en salle informatique le jour de l'examen écrit.
 
Stage(s) :
Remarques organisationnelles :
Le cours n'est organisé qu'une année sur deux (lors des années impaires: 2017-2018, 2019-2020,...).
Contacts :
Enseignant: Gentiane HAESBROECK, Institut de Mathématique (B37), g.haesbroeck@ulg.ac.be