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Exploration Statistique Exploration Statistique Multidimensionnelle Data Mining PHILIPPE BESSE NB Les cours et travaux pratiques scénarios ateliers du site wikistat fr sont dispensés en formation initiale à l ? INSA de Toulouse dans la spécialité d ? Ingénieurs en Génie Mathématique et Modélisation Ils sont également proposés dans le cadre de stages de Formation Professionnelle Quali ?ante Équipe de Statistique et Probabilités Institut de Mathématiques de Toulouse ?? UMR CNRS C Département Génie Mathématique et Modélisation Institut National des Sciences Appliquées de Toulouse ?? ?? Toulouse cedex CExploration Statistique CExploration Statistique Table des matières ? Introduction à la Statistique ? Description unidimensionnelle ? Description bidimensionnelle ? Introduction exploration multidimensionnelle ? Analyse en Composantes Principales ? Analyse Factorielle Discriminante ? Analyse Factorielle des Correspondances ? Analyse Factorielle des Correspondances Multiple ? Analyse Canonique des Corrélations ? Positionnement Multidimensionnel ? Classi ?cation non supervisée ? Factorisation par matrices non négatives NMF ? Annexe ? Compléments d ? algèbre linéaire page page page page page page page page page page page page page Attention ce cours est dense la lecture de ce document ne suf ?ra pas à la bonne compréhension des outils qui y sont décrits de façon synthétique La présence aux cours et la participation active aux TDs sont indispensables à l ? acquisition des compétences incontournables pour une utilisation raisonnable et raisonnée des techniques d ? apprentissage statistique CExploration Statistique C Statistique Introduction Statistique Introduction pour l ? emploi et les débouchés des étudiants la gestion des ressources humaines et les investissements économiques des entreprises ou encore les stratégies scienti ?ques des laboratoires de recherche Résumé Introduction à la Statistique et ses méthodes Contexte et objectifs descriptif explicatif prédictif d ? une analyse statistique les compétences nécessaires Ce cours est structuré en deux niveaux principaux et quelques grands thèmes ? L Description et inférences statistiques élémentaires ? M Exploration multivariée ? M Inférence statistique ? M Modèle linéaire et linéaire général ? M Modèle linéaire modèle mixte ? M Apprentissage et modélisation Ré exions autour de Statistique et Déontologie scienti ?que Le métier de statisticien Quelles sont les compétences nécessaires à la mise en ?uvre de tels logiciels pour analyser modéliser interpréter des corpus de données de plus en plus complexes et volumineux produits par une entreprise ou un laboratoire Les enjeux sont en e ?et majeurs les résultats in uent directement sur les prises de décision du management ou la validation de résultats scienti ?ques et leur valorisation par des publications Terminologie Le travail du statisticien est d ? abord un travail de communication avec des représentants d ? autres disciplines ou d ? autres métiers Ceci nécessite beaucoup de rigueur et donc de précision dans l ? emploi des mots et concepts lorsqu ? il s ? agit de traduire en phrases intelligibles des résultats numériques ou graphiques En e ?et de ces interprétations découleront des prises de décision Le développement continu des moyens informatiques de saisie de stockage bases de données et de calcul permet la production