MI00504V - Informatique et Statistique exploratoire

Accessible en Formation à distance
Semestre Premier semestre
Crédits ECTS 6
Volume horaire total 50

Responsables

Cassia TROJAHN DOS SANTOS
ctrojahn@univ-tlse2.fr

Pré-requis

Pour la partie Pratique de l'Analyse Factorielle :
Programme mathématique bac ES option math ou bac S; statistique descriptive univariée et bivariée, statistique inférentielle

Objectifs

Partie Extraction d'information :
L'objectif de ce cours est de traiter des sources d'information hétèrogènes (fichiers), de les manipuler et  de les intégrer pour constituer de nouvelles sources à des fins statiques.
Pour ce faire, le cours fait appel aux commandes shell, à la programmation shell et autre langage de scripts tel que Python.

Partie Pratique de l'Analyse Factorielle : 
La plupart des enquêtes statistiques produisent des tableaux de données plus ou moins grands dans lesquels on retrouve en ligne les individus et en colonne les variables.
L'objectif de ce cours est de fournir des méthodes, appelées analyses factorielles, permettant de décrire et synthétiser ce type de tableau de données à travers des représentations graphiques "intelligentes" et des indicateurs appropriés.
Une part importante de cet enseignement se fera sous forme de travaux pratiques sur ordinateur et étude de cas.

Contenu

Partie Extraction d'information :
Introduction aux langages de système d'exploitation (shell), Scripts shell, Scripts Python

Partie Pratique de l'Analyse Factorielle :
Analyse en composantes Principales (ACP), Analyse Factorielle des Correspondances (AFC), Analyse Factorielle des Correspondances Multiples (AFCM)

Bibliographie

Partie Extraction d'information :
Newham,C, Rosenblatt B. Le shell bash, 3ème édition, Ed, O'Reilly, Paris, 2006
Swinnen, G. Apprendre à programmer avec Python 3. 3ème édition, Eyrolles, 2012

Partie Pratique de l'Analyse Factorielle :
Escofier B. et Pagès J. (2008) Analyses factorielles simples et multiples : objectifs, méthodes et interprétation. 4ème édition, Dunod, Paris
Husson, F., Lê S. et Pagès J. (2009). Analyse des données avec R.Presses. Universitaires de Rennes

Contrôles des connaissances