Description

L’objectif de cet enseignement est de familiariser les étudiants avec la pratique de l’économétrie et l’analyse de données. Sur le premier point, le cours traite les principes fondamentaux de l’analyse de la régression et sur les interprétations des résultats qu’on peut obtenir. Sur le deuxième point, le cours présente les méthodes de la statistique descriptive multidimensionnelle qui permettent de de traiter simultanément un nombre important de données, i.e. Analyse en Composantes Principales (ACP), Analyse Factorielle des Correspondances (AFC), Analyse des Correspondances Multiples (ACM), Classification automatique (CHA), etc. En parallèle, l’enseignement s’appuie sur le logiciel R pour les illustrations des outils présentés dans les différents chapitres du cours.

Compétences visées

Acquisition de connaissances en économétrie nécessaires à l'analyse empirique des modèles statistiques et apprentissage de méthodes d’estimation et d’inférences sur les résultats empiriques obtenus. Maitriser les outils statistiques pour l’analyse discriminante et l'analyse de la variance. Capacité d’utiliser les techniques économétriques, pour modéliser un phénomène, estimer et interpréter les résultats,  capacité de comprendre et d’appliquer, par l’utilisation d’un logiciel d’analyse de données,  etc. l’ensemble en utilisant pour la programmation le logiciel R.

Disciplines

• Mathématiques appliquées et applications des mathématiques

Contacts

Responsable(s) de l'enseignement

• Jalal El Ouardighi