SYLLABUS

1. Objectifs du cours

• Introduire les concepts fondamentaux de l’analyse descriptive des données.
• Présenter les fondements théoriques des méthodes factorielles et de classification.
• Expliquer le rôle et l’intérêt des différentes méthodes en fonction des problématiques de recherche.
• Développer une capacité critique sur l’usage des méthodes statistiques et sur l’interprétation des résultats.

2. Description du cours

Ce cours propose une introduction aux méthodes statistiques descriptives appliquées aux données multivariées. Il vise à doter les étudiants des outils nécessaires pour explorer, résumer et représenter l’information contenue dans de grands ensembles de données. Après un rappel des prérequis mathématiques (notamment les calculs matriciels), le cours aborde successivement l’analyse descriptive bi-variée, les méthodes factorielles (ACP, AFDM, AFC) et les méthodes de classification. L’accent est mis à la fois sur la compréhension théorique des méthodes et sur leur mise en œuvre pratique à l’aide du logiciel R, utilisé dans les séances de travaux dirigés.

3. Plan du cours

• Partie 1 : Pré-requis (Notions de bases, calculs matriciels basiques)
• Partie 2 : Analyse descriptives bi-variée (pour les variables quantitaives et les variables qualitatives)
• Partie 3 : Analyse factorielle (ACP, AFDM, AFC)
• Partie 4 : Méthodes de classification

4. Compétences visées

• Mettre en pratique les notions présentées en CM à travers l’utilisation du logiciel R.
• Manipuler des jeux de données réelles afin de produire des analyses descriptives (tableaux, graphiques, indicateurs).
• Réaliser une analyse factorielle et interpréter les résultats obtenus.
• Appliquer des méthodes de classification pour segmenter un ensemble d’individus ou de variables.

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5. Modalités pédagogiques

Mode d'enseignement : Présentiel

Langue(s) utilisée(s) : Français

Méthodes pédagogiques : Cours magistral, Travaux Dirigés

6. Modalités d'évaluation

Travail de recherche individuel, Présentation orale

7. Bibliographie

• Husson, F., Lê, S., & Pagès, J. (2016). Analyse de données avec R. Rennes : Presses Universitaires de Rennes.
• Saporta, G. (2011). Probabilités, analyse des données et statistique. Paris : Technip.