Mots clés : statistique, régression linéaire, analyse en composantes principales, séries chronologiques

Pré requis : bases de statistique, loi normale, test d'hypothèse

Objectif général :

L'objectif de ce cours est d'apprendre à utiliser des méthodes classiques d'analyses de données afin d'apprendre à développer des modèles statistiques permettant d'analyser des observations, de réaliser des prédictions et d'identifier des individus/données atypiques.

• 2 séances sont consacrées à la régression linéaire multiple. Sont enseignées ou révisées les notions de coefficient de corrélation, intervalle de confiance des estimations, tests d'hypothèses sur la significativité des paramètres du modèle, identification des individus atypiques et test de normalité des résidus ;
• 1 séance est consacrée à l'analyse en composantes principales ;
• 3 séances sont consacrées à l'analyse des séries chronologiques. Sont enseignées les techniques de décomposition, lissage exponentiel et modélisation ARIMA/SARIMA. L'influence de phénomènes extérieurs (séries multivariées et modèles d'interventions) sont également abordés ;
• 1 séance de test

Les jeux de données utilisées  correspondent à des exemples académiques classiques, ou sont issus de problématiques propres aux géosciences (instrumentation d'un ouvrage, teneurs d'un gisement, données météorologiques, etc.).

Cet enseignement est proposé par le Master Génie Civil, parcours Géotechnique & Risques et le Master Sciences de la Terre Planètes Environnement, parcours Génie Minier & Risques.

Combiné avec le cours "Analyse de données appliquée aux Géosciences", il permet aux étudiants du département GéoIngénierie de valider un cours électif de Mines Nancy du semestre S9.

Compétences : 

Niveaux

Description et verbes opérationnels

Connaître 

les méthodes et outils d'analyse de données

Comprendre 

les hypothèses et principes mathématiques fondant ces méthodes d'analyses de données

Appliquer 

ces méthodes à des exemples simples, ne nécessitant aucun traitement préliminaire

Analyser 

des jeux de données complexes afin d'identifier les modifications à apporter pour permettre l'application pertinente de ces méthodes

Synthétiser

 les résultats issus de logiciels d'analyse de données afin d'en extraire les éléments essentiels en vue d'une application oppérationnelle

Évaluer

Évaluations :

• Test écrit

• Contrôle continu

• Oral, soutenance

• Projet

• Rapport