Linear models

lstat2120  2019-2020  Louvain-la-Neuve

Linear models
Note du 29 juin 2020
Sans connaitre encore le temps que dureront les mesures de distances sociales liées à la pandémie de Covid-19, et quels que soient les changements qui ont dû être opérés dans l’évaluation de la session de juin 2020 par rapport à ce que prévoit la présente fiche descriptive, de nouvelles modalités d’évaluation des unités d’enseignement peuvent encore être adoptées par l’enseignant ; des précisions sur ces modalités ont été -ou seront-communiquées par les enseignant·es aux étudiant·es dans les plus brefs délais.
5 crédits
30.0 h + 7.5 h
Q1
Enseignants
Langue
d'enseignement
Anglais
Préalables
Formation de base en probabilité, statistique et algèbre matricielle.
Thèmes abordés
Introduction au modèle linéaire général, la régression multiple et l'analyse de la variance.
Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de :

1

A. Eu égard au référentiel AA du programme de master en statistique, orientation générale, cette activité contribue au développement et à l'acquisition des AA suivants :

de manière prioritaire : 1.3, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 3.2, 3.3
de manière secondaire : 1.1, 1.2, 1.5, 2.6, 3.1, 3.4, 4.1, 5.5, 6.3, 6.4

Eu égard au référentiel AA du programme de master en statistique, orientation biostatistique, cette activité contribue au développement et à l'acquisition des AA suivants :

de manière prioritaire : 1.3, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 3.2, 3.3, 6.3, 6.4
de manière secondaire : 1.1, 1.2, 1.5, 2.6, 3.1, 4.1, 5.6

B. Formulation spécifique pour cette activité des AA du programme
A l'issue de ce cours, l'étudiant maîtrisera le problème de spécification,  validation et interprétation de modèles linéaires classiques. Il sera capable d'analyser des données réelles et en appliquer les méthodes de modélisation à l'aide d'un logiciel statistique.

 

La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant cette unité d’enseignement (UE) ».
Contenu
  • Théorie de l'estimation par moindres carrés
  • Géométrie des moindres carrés
  • Propriétés statistiques
  • Tests de restrictions linéaires
  • Régions  de confiance
  • Intervalles de confiance multiple - Prédiction
  • Multicollinéarité
  • Hétéroskédasticité
  • Autocorrélation
  • Valeurs aberrantes/influentes
  • Procédures de sélection de variables explicatives
  • Modèles ANOVA à un et deux facteurs
  • design balancé et non-balancé
  • modèles fixes et aléatoires.
Méthodes d'enseignement
Le cours comprend des exposés magistraux, des exercices sur ordinateur et un travail personnel sur ordinateur.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
Un examen oral et un travail sur ordinateur qui consiste en une analyse de données réelles.
Bibliographie
Syllabus du cours.
Références données au cours.
Support de cours
  • matériel sur moodle
Faculté ou entité
en charge


Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)

Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
Master [120] : ingénieur civil en science des données

Master [120] : ingénieur civil biomédical

Master [120] en sciences mathématiques

Master [120] : bioingénieur en chimie et bioindustries

Master [120] : ingénieur civil en mathématiques appliquées

Master [120] en statistique, orientation biostatistiques

Certificat d'université : Statistique et sciences des données (15/30 crédits)

Master [120] en statistique, orientation générale

Master [120] : bioingénieur en sciences agronomiques

Master [120] : bioingénieur en sciences et technologies de l'environnement

Master [120] : bioingénieur en gestion des forêts et des espaces naturels

Master [120] en science des données, orientation statistique

Master [120] en science des données, orientation technologies de l'information

Approfondissement en statistique et sciences des données

Mineure en statistique, sciences actuarielles et science des données