(octobre 2016)

Ce cours cherche à familiariser les étudiants avec les traitements non économétriques des données.

Après un bref rappel en statistiques et en mathématiques (Lois, décomposition de la variance, test d'indépendance et traitement matriciel), ce cous commence par l'analyse d'un ensemble de variables lorsque celles-ci sont quantitatives. A partir de la notion de distance euclidienne, nous montrons comment des individus peuvent être plus moins proches. Le premier chapitre présente ainsi l'ACP (Analyse en Composantes Principales), valable dans le cas de variables quantitatives. Cette technique permet de projeter les individus sur un espace de dimension réduite, tout en restituant le maximum d'information. Ce chapitre permet aussi de proposer un regroupement des individus (une typologie) en fonction de leur ressemblance: c'est ce que permet de réaliser la CAH (Classification Ascendante Hiérarchique).

Les deux chapitres suivants traitent du cas des variables qualitatives. L'AFC (Analyse Factorielle des Correspondances) est conseillée dans le cas de deux variables qualitative, alors que l'ACM (Analyse en Composantes Multiples) est conseillée en présence de plusieurs variables qualitatives.

Le dernier chapitre est une brève introduction économétrique au modèle de choix dichotomique (probit et logit), ce qui permettrait de comprendre les déterminants de l'appartenance d'un individu à une classe donnée.

Ce cours propose aux étudiants une approche empirique et appliquée, à travers l'utilisation du logiciel SAS (en cours, en TD et pour les projets)