Durée
30h Th, 15h Pr, 30h Proj.
Nombre de crédits
Enseignant
Langue(s) de l'unité d'enseignement
Langue anglaise
Organisation et évaluation
Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier
Horaire
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 est consacré aux thématiques suivantes:
- Analyse exploratoire des données
- Distributions multivariées (notamment la distribution normale), estimation ponctuelle (méthode du maximum de vraisemblance) et éléments de statistique inférentielles
- Estimation de la matrice de variance covariance: estimation classique, estimation régularisée et estimation robuste
- Techniques de réduction de la dimension: Analyse en composantes principales, Multidimensional scaling, tSNE, Analyse en composantes indépendantes
- Classification supervisée: analyse discriminante et régression logistique
- Rangs et quantiles multivariés
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
Une formation en statistique univariée est indispensable. Par ailleurs, même si les justifications mathématiques ne sont pas développées en détail, les étudiants doivent connaitre les notions de base de l'algèbre linéaire (vecteur, matrice, déterminant, valeurs et vecteurs propres...).
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement
Les travaux pratiques concernent l'analyse de données et la réalisation de simulations afin de comparer certaines techniques en exploitant le logiciel R (en libre accès).
Mode d'enseignement (présentiel ; enseignement à distance)
Le cours est prévu au premier quadrimestre le mercredi après-midi.
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours
Il n'existe pas de notes de cours. Les transparents exploités au cours seront mis en ligne sur la plateforme eCampus. Par ailleurs, pour chaque thème, un livre de référence sera proposé pour de plus amples informations.
Modalités d'évaluation et critères
La cote finale est une moyenne pondérée calculée à partir des résultats obtenus aux épreuves suivantes:
- travaux personnels réalisés pendant le quadrimestre
- examen écrit combinant une analyse de données et des simulations
Stage(s)
Remarques organisationnelles
Le cours est enseigné en anglais.
Contacts
Enseignant: Gentiane HAESBROECK, Institut de Mathématique (B37), g.haesbroeck@ulg.ac.be
Adaptation des engagements pédagogiques suite à la pandémie de COVID-19 pour la session de mai-juin
Méthodes d'apprentissage mises en œuvre : enseignement à distance
Matière de l'évaluation
Méthodes d'évaluation
Contact
Adaptation des engagements pédagogiques suite à la pandémie de COVID-19 pour la session août-sept
Matière de l'évaluation
Même matière qu'en janvier. Il est possible de reporter la cote globale des projets si celle-ci est d'au moins 10/20. Sinon, de nouveaux énoncés de projets seront transmis.
Méthodes d'évaluation (et plateforme utilisée)
Examen écrit à distance.
Les questions seront envoyées par email à 9h le jour de l'examen et les résolutions manuscrites (ainsi que le code R et les graphiques générés) devront être renvoyées pour 13h au plus tard par email.