v2.11.0 (5449)

Enseignement scientifique & technique - SD-TSIA204 : Statistics: linear models/Statistique : modèles linéaires

Domaine > Mathématiques.

Descriptif

Cours en anglais

Nous commencerons dans ce cours par traiter le modèle linéaire simple (des moindres carrés) avant de présenter le cadre général qui englobe entre autre la régression logistique.
Par la suite, nous considérerons les problèmes d'estimation et de tests dans ces modèles.
Enfin dans une dernière partie nous présenterons la problématique de la sélection de variables dans un tel contexte, en nous appuyant principalement sur la régularisation/pénalisation L1 (Lasso) et sur les méthodes de sélection gloutonnes (ou « greedy » en anglais).

24 heures en présentiel (16 blocs ou créneaux)
réparties en:
  • Travaux Pratiques : 6
  • Travaux Dirigés : 3
  • Leçon : 12
  • Contrôle de connaissance : 3

38.5 heures de travail personnel estimé pour l’étudiant.

Diplôme(s) concerné(s)

Parcours de rattachement

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur

MDI220 Statistiques (tronc commun)
Notions d’inférence statistique de base

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Echange international non diplomant

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Pour les étudiants du diplôme Programme de mobilité des établissements français partenaires

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
  • Crédit d'UE électives acquis : 2.5

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

L'UE est évaluée par les étudiants.

Programme détaillé

 

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