L’objectif est de fournir aux étudiants les bases de l’inférence statistique ainsi que les outils de modélisation dans un contexte de régression. Ce cours aborde notamment les modèles linéaires, les modèles linéaires généralisés et la régression pour données longitudinales avec effets aléatoires et structures de corrélation. Pour chacune de ces méthodes, les principes théoriques de l’inférence, tels que les tests d’hypothèse, statistiques de tests et méthodes d’estimation seront abordés avec rigueur. Une attention particulière sera aussi portée aux applications en gestion à l’aide du logiciel SAS.
- Principes fondamentaux de modélisation et d'inférence statistique
- Modèles linéaires
- Modèles linéaires généralisés
- Modèles pour données longitudinales et corrélées
- Modèles linéaires mixtes
- Introduction à l'analyse de survie
Ce cours fonctionnera selon le principe de classe inversée: le matériel pédagogique (notes de cours, diapositives avec vidéos, quiz et exercices de programmation) sera mis à la disposition des étudiant(e)s à l'avance. Le temps réservé à l'horaire servira à faire un récapitulatif des notions importantes, répondre aux questions et compléter des ateliers et exercices en petit groupes. Chaque étudiant(e) est responsable de son apprentissage.
Ce cours couvre beaucoup de matériel (c'est davantage un survol qu'un traitement en profondeur de la matière). Cela dit, les étudiant(e)s inscrit(e)s devraient avoir une formation de base préalable en statistique au niveau du livre Introductory Statistics with Randomization and Simulation (Chapitres 1--4, en excluant les sujets spéciaux). Une certaine familiarité avec le calcul différentiel et intégral et l'algèbre linéaire est supposée.
Le cours « Modélisation statistique » est un cours obligatoire dans le programme de M.Sc. en sciences des données et analytique d'affaires (cheminement projet supervisé) et un cours optionnel pour le cheminement mémoire. Notez que ce cours n'est pas crédité dans la spécialisation Intelligence d'affaires: le cours est incompatible avec MATH606019(A).
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