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STT5100 Modèles Linéaires Appliqués (Automne 2020)

Arthur Charpentier, @freakonometrics

Pour plus d'information : https://freakonometrics.hypotheses.org

Plan de cours : Plan_STT5100_A2020pdf (version approuvée)

Démonstrateur : Rawanda Matar

- le plan détaillé du cours est indiqué sur Moodle

Seances

"It's not magic; it's code", Ben Welsh. Install R and Rstudio.

Projets / Devoir

  • Modèles de régression - OLS : Devoir1
  • Modèles de régression - GLM : Devoir2

Introduction

  1. Plan de cours video + pdf (36:44)
  2. Epistémologie video + pdf (29:50)

Rappels

  1. R, RStudio, Rmarkdown video + pdf (30:48)
  2. Probabilités video + pdf (47:24)
  3. Vecteur Gaussien video + pdf (36:05)
  4. Maximum de vraisemblance video + pdf (39:56)
  5. Estimation paramétrique video + pdf (27:32)
  6. Estimation non-paramétrique video + pdf (37:12)
  7. Simulations, Monte Carlo, Bootstrap video + pdf (40:50)
  8. Tests (1) video + pdf (32:29)
  9. Tests (2) video + pdf (32:20)
  10. Tests (3) video + pdf (25:44)
  11. Optimisation video + pdf (49:57)
  12. Algèbre linéaire video + pdf (53:54)

Moindres carrés

  1. Régressions video + pdf (40:01)
  2. Régression simple sur variable continue (1) video + pdf (41:33)
  3. Régression simple sur variable continue (2) video + pdf (30:26)
  4. Régression simple sur variable continue (3) video + pdf (30:39)
  5. Régression simple sur variable factorielle video + pdf (39:59)
  6. Régression multiple (1) video + pdf (45:56)
  7. Régression multiple (2) video + pdf (37:40)
  8. Modèle Gaussien et tests video + pdf (55:43)
  9. Bootstrap video + pdf (45:37)
  10. Diagnostique video + pdf (50:08)
  11. ANOVA (1) video + pdf (37:52)
  12. ANOVA (2) video + pdf (28:28)
  13. ANOVA (3) video + pdf (16:42)
  14. Régression pondérée video + pdf (16:33)
  15. Multicolinéarité (1) video + pdf (43:25)
  16. Sélection de variables video + pdf (44:13)
  17. MCG & hétéroscédasticité video + pdf (21:30)
  18. Multicolinéarité (2) video + pdf (25:05)
  19. ANOVA (4) pdf (hors programme)
  20. Transformations video + pdf (13:20)
  21. Lissage, non-linéarités video + pdf (34:51)
  22. Discontinuités video + pdf (21:36)
  23. Exemple (1) video + pdf (40:24)
  24. Exemple (2) video + pdf (28:17)

Modèles linéaires généralisés (GLM)

  1. introduction générale video pdf (10:15)
  2. lois de Bernoulli, binomiale, multnomiale video pdf (29:23)
  3. régression logistique (Bernoulli) video pdf (23:04)
  4. régression multinomiale video pdf (21:45)
  5. régression logistique sur variables catégorielles video pdf (30:24)
  6. régression logistique sur variables continues video pdf (21:35)
  7. analyse discriminante et courbe ROC video pdf (56:53)
  8. modèles de comptage et loi de Poisson video pdf (19:28)
  9. régression de Poisson video pdf (25:38)
  10. régression de Poisson et interprétations video pdf (40:15)
  11. régression de Poisson et méthode des marges video pdf (25:29)
  12. régression de Poisson et application en assurance video pdf (36:23)
  13. famille exponentielle video pdf (30:01)
  14. famille exponentielle et GLM video pdf (41:02)
  15. loi et lien video video pdf (36:05)
  16. déviance et résidus video pdf (15:10)
  17. modèle Tweedie et poids video pdf (29:33)
  18. surdispersion video pdf (21:01)
  19. tests et GLM video pdf (19:41)
  20. GLM en petite dimension video pdf (23:34)
  21. méthode stepwise video pdf (17:57)
  22. Poisson vs. Binomiale, application en démographie video pdf (22:25)

Références

Projets / Devoir passés

  • Modèles de régression - OLS (hiver 2020) : Devoir1
  • Régression logistique - GLM (hiver 2020) : Devoir2
  • Régression de Poisson - GLM (hiver 2020) : Devoir3

Examens passés

Exam S/MASI - CAS modern actuarial statistics

Exam SRM - SOA statistics for risk modeling

Exam PA - SOA predictive analytics

R Toolbox - SOA

"Curve Fitting"

https://xkcd.com/2048/

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