Analyse multivariée approfondie
Public Concerné
Pour obtenir l'agrément, les auditeurs adresseront par courrier électronique à l'enseignant responsable, Mme Niang (ndeye.niang_keita@cnam.fr ) un CV détaillé et une lettre de motivation indiquant les raisons de la demande et le projet pédagogique dans lequel elle s'inscrit.
L'avis des auditeurs
Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement :
Présence et réussite aux examens
Pour l'année universitaire 2023-2024 :
- Nombre d'inscrits : 99
- Taux de présence à l'évaluation : 56%
- Taux de réussite parmi les présents : 56%
Objectifs pédagogiques
Contenu de la formation
- Analyse factorielle exploratoire et confirmatoire
- Codage optimal
- Positionnement Multidimensionnel
- Classification non supervisée et modèles de mélanges
Méthodes de régression
- Estimation des paramètres par ré-échantillonnage (Bootstrap, Jackknife)
- Multicolinéarité et stabilité des estimations
- Complexité du modèle, trade-off biais-variance et précision des prédictions
- Méthodes de sélection des variables (Best subset regression, méthodes pas à pas)
- Méthodes de régularisation par composantes : Régression sur Composantes Principales, Régression PLS
- Méthodes de régularisation par contraintes : Régression Ridge, LASSO, Elastic Net
- Sélection de modèle par procédures d'apprentissage statistique
- Régression robuste
- Régression non paramétrique
- Régression logistique binaire
- Régression Logistique multinomiale et ordinale
- Analyse factorielle discriminante
- Discrimination sur variables qualitatives
- Analyse discriminante probabiliste Linéaire et Quadratique
- Approche non paramétrique : Méthode des noyaux, Méthode des k plus proches voisins
Description des modalités de validation
En alternance ou en formation continue en journée :
Merci de consulter directement le secrétariat pédagogique de votre formation pour obtenir le planning.
En formation « à la carte Hors Temps de Travail », en présentiel, à distance ou hybride :
Voir les dates, les lieux d'enseignement et les modalités d'inscription sur les sites internet des centres régionaux qui proposent cette formation.
- Liban
- Liban
- 2026-2027 1er semestre: Formation en présentiel soir ou samedi
- 2027-2028 1er semestre: Formation en présentiel soir ou samedi
- Liban
- Paris
- Centre Cnam Paris
- Année 2026 / 2027: Formation en présentiel soir ou samedi
- Année 2027 / 2028: Formation en présentiel soir ou samedi
- Paris
- 2026-2027 2nd semestre: Formation ouverte et à distance soir ou samedi
- 2027-2028 2nd semestre: Formation ouverte et à distance soir ou samedi
- Centre Cnam Paris
