ANALYSE DE DONNEES

Algèbre, Probabilité/Statistique, Algorithmique

L’utilisation de l’analyse de données s’étend à des domaines très vastes, dont la psychologie, la sociologie, la médecine; reconnaissance de formes, data mining, prédiction, marketing, bio statistique, etc.

1. Algèbre linéaire
2. Statistique descriptive
3. Dérivation matricielle

1. Introduction
2. Nature de données étudiées
   • données initiales
   • Eléments supplémentaires
3. Présentation de la Méthode
   • Notion de distance entre deux unités statistique
   • Description de la méthode. Définitions
   • Vecteurs principaux et calcul des composantes principales
4. Interpretation des resultats
   • Representation graphiques. Plans principaux
   • Parametres d’aide a l’interpretation
5. Conclusion

Exemples

1. Introduction
2. Nature de données étudiées
2.1 données initiales
2.2 Eléments supplémentaires
3. Présentation de la Méthode
3.1 Tableaux des lois de probalites
3.2 Notion de distances entre deux profils
3.3 Description d’un ensemble de profils
3.4 Propriétés de dualités
4. Interpretation des resultats
4.1 Représentation graphiques d’un ensemble de profils
4.2 Représentation simultanée
4.3 Parametres d’aide a l’interpretation
5. Conclusion
6. Exemples

1. Nature de données étudiées
1.1 Données initiales
1.2 Autres observation
2. Présentation de la méthode
2.1 Modèle linéaire
2.2 Régression linaire simple
2.3 Régression linaire multiple
2.4 Application numérique et critique des résultats
3. Conclusion
4. Exemples
V. Classification automatique (4h)
1. Introduction
2. Classification par hierarchies ascendantes
3. Méthodes d’agrégation
4. Conclusion
5. Exemples

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