UCL - Etudes

Formations
Premier cycle
Deuxième cycle
Troisième cycle
Certificats (programmes non académiques)
Passerelles
Formation continue
Facultés et entités
Cadre académique
Réforme de Bologne
Accès aux études
Organisation des études
Lexique
Calendrier académique
Règlement des études et examens
Charte pédagogique
Renseignements généraux

Modèles linéaires [STAT2412]
[22.5h+7.5h exercices] 5 crédits

English version

Version imprimable

Cette activité se déroule pendant le 2ème semestre

Enseignant(s):

Ingrid Van Keilegom

Langue d'enseignement :

français

Niveau :

cours de 2ème cycle

>> Objectifs (en terme de compétences)
>> Objet de l'activité (principaux thèmes à aborder)
>> Résumé : Contenu et Méthodes
>> Autres informations (Pré-requis, Evaluation, Support, ...)
>> Autres crédits de l'activité dans les programmes

Objectifs (en terme de compétences)

A l'issue de ce cours, l'étudiant sera familiarisé avec les principaux modèles linéaires d'utilisation courante en statistique et sera capable d'analyser des données réelles à l'aide de logiciels. Le cours porte surtout sur la méthodologie, l'interprétation et les mécanismes derrière les modèles linéaires et moins sur les aspects théoriques et mathématiques.

Objet de l'activité (principaux thèmes à aborder)

- Introduction au modèle linéaire général
- Régression multiple univariée (sélection de variables, validation du modèle, multicollinéarité, détection d'observations abberrantes, inférence concernant les coefficients de régression, la variance d'erreur,...)
- Analyse de la variance univariée (un ou plusieurs facteurs, design balancé ou non-balancé, modèle fixe, mixte ou aléatoire, inférence concernant les effets des facteurs, les intéractions, la variance d'erreur, ...)
- Régression multivariée et analyse de la variance multivariée.

Résumé : Contenu et Méthodes

Contenu
Le cours traite différents aspects de modèles linéaires (modèles de régression et analyse de la variance) :
- sélection de variables explicatives
- multicollinéarité
- régression de Ridge
- validation du modèle
- inférence concernant les paramètres du modèle (intervalles de confiance/tests d'hypothèse pour les coefficients de régression, la variance d'erreur, intervalles de prédiction,...)
- design balancé ou non-balancé
- modèles fixes, mixtes ou aléatoires
- modèles linéaires multivariés

Méthode
Le cours comprend des exposés magistraux, des exercices sur ordinateur et un travail personnel sur ordinateur.

Autres informations (Pré-requis, Evaluation, Support, ...)

Pré-requis
- Formation de base en probabilité, statistique et algèbre matricielle.
- Connaissance de base de SAS.

Evaluation
L'évaluation consiste en :
- un examen oral qui comporte surtout des questions de méthodologie, compréhension et interprétation,
- un travail sur ordinateur qui consiste en une analyse de données réelles.

Support
Les notes de cours sont distribuées lors de la première séance du cours.

Encadrement
Titulaire : Ingrid Van Keilegom, tél. : 010/47 43 30, vankeilegom@stat.ucl.ac.be

Références
Arnold, S.F. (1981), The theory of linear models and multivariate analysis. Wiley, New York.
Neter, J., Kutner, M.H., Nachtsheim, C.J. et Wasserman, W. (1996), Applied linear statistical models. McGraw-Hill, Boston.

Pour plus d'informations :

http://www.stat.ucl.ac.be/cours/stat2410/index.html

http://www.stat.ucl.ac.be/cours/stat2412/index.html

Autres crédits de l'activité dans les programmes

IAG21M

Première année de Maîtrise en sciences de gestion (orientation "méthodes quantitatives de gestion")

(5 crédits)

Obligatoire

MATH21/S

Première licence en sciences mathématiques (Statistique)

(3.5 crédits)

Obligatoire

MATH22/G

Deuxième licence en sciences mathématiques

(3.5 crédits)

MD3DA/MO

Diplôme d'études approfondies en sciences de la santé (sciences de la motricité)

(5 crédits)

Obligatoire

STAT2MS

Master en statistique, orientation générale, à finalité spécialisée

(5 crédits)

STAT3DA

Diplôme d'études approfondies en statistique

STAT3DA/B

diplôme d'études approfondies en statistique (biostatistique et épidémiologie)

(5 crédits)

Obligatoire

STAT3DA/M

Diplôme d'études approfondies en statistique (méthodologie de la statistique)

STAT3DA/P

diplôme d'études approfondies en statistique (pratique de la statistique)



Ce site a été conçu en collaboration avec ADCP, ADEF, CIO et SGSI
Responsable : Jean-Louis Marchand - Contact : issec@stat.ucl.ac.be
Dernière mise à jour : 25/05/2005