🟥 𝓢𝓽𝓪𝓽𝓲𝓼𝓽𝓲𝓺𝓾𝓮𝓼 𝓐𝓿𝓪𝓷𝓬é𝓮𝓼 : 𝓵𝓮𝓼 𝓟𝓲𝓵𝓲𝓮𝓻𝓼 𝓭𝓮 𝓵’𝓐𝓷𝓪𝓵𝔂𝓼𝓮 𝓜𝓸𝓭𝓮𝓻𝓷𝓮 🟥

Les 𝓼𝓽𝓪𝓽𝓲𝓼𝓽𝓲𝓺𝓾𝓮𝓼 𝓪𝓿𝓪𝓷𝓬é𝓮𝓼 vont bien au-delà des bases (moyenne, médiane, écart-type, tests t ou khi-deux).

Elles permettent de modéliser, prédire et extraire des informations complexes à partir de données réelles.

𝙐𝙣 𝙡𝙞𝙠𝙚 𝙚𝙩 𝙪𝙣 𝙋𝙖𝙧𝙩𝙖𝙜𝙚 de ce post avant d'aller plus loin nous feront plaisir.

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🔹 𝓟𝓻𝓸𝓫𝓪𝓫𝓲𝓵𝓲𝓽é𝓼 𝓮𝓽 𝓓𝓲𝓼𝓽𝓻𝓲𝓫𝓾𝓽𝓲𝓸𝓷𝓼

• Lois multivariées (normale, Student)
• Probabilité bayésienne et analyses a priori/postérieure
• Chaînes de Markov et processus stochastiques

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🔹 𝓔𝓼𝓽𝓲𝓶𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓮𝓽 𝓣𝓮𝓼𝓽𝓼 𝓭’𝓱𝔂𝓹𝓸𝓽𝓱è𝓼𝓮

• Maximum de vraisemblance (MLE)
• Estimation bayésienne
• Tests de rapport de vraisemblance
• Méthodes non paramétriques (Mann–Whitney, Kruskal–Wallis)

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🔹 𝓡é𝓰𝓻𝓮𝓼𝓼𝓲𝓸𝓷 𝓮𝓽 𝓜𝓸𝓭é𝓵𝓲𝓼𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷

• Régressions multiples et polynomiales
• Régression logistique (binaire et multinomiale)
• Modèles linéaires généralisés (GLM)
• Régularisation : Ridge, Lasso, Elastic Net

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🔹 𝓐𝓷𝓪𝓵𝔂𝓼𝓮 𝓜𝓾𝓵𝓽𝓲𝓿𝓪𝓻𝓲é𝓮

• ACP (PCA), Analyse factorielle
• Analyse canonique (CCA)
• MANOVA, analyse discriminante

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🔹 𝓢é𝓻𝓲𝓮𝓼 𝓽𝓮𝓶𝓹𝓸𝓻𝓮𝓵𝓵𝓮𝓼 𝓮𝓽 𝓹𝓻é𝓿𝓲𝓼𝓲𝓸𝓷𝓼

• Modèles ARIMA & SARIMA
• Lissage exponentiel (Holt–Winters)
• Modèles à espace d’états & filtres de Kalman
• ARCH/GARCH pour la volatilité

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🔹 𝓐𝓷𝓪𝓵𝔂𝓼𝓮 𝓭𝓮 𝓼𝓾𝓻𝓿𝓲𝓮 𝓮𝓽 𝓻𝓮́𝓵𝓲𝓪𝓫𝓲𝓵𝓲𝓽é

• Estimateur de Kaplan–Meier
• Modèle de Cox à risques proportionnels
• Fonctions de risque & fiabilité

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🔹 𝓓𝓲𝓼𝓹𝓸𝓼𝓲𝓽𝓲𝓯𝓼 𝓮𝔁𝓹é𝓻𝓲𝓶𝓮𝓷𝓽𝓪𝓾𝔁 𝓪𝓿𝓪𝓷𝓬é𝓼

• Plans factoriels & fractionnaires
• Méthode des surfaces de réponse (RSM)
• Modèles hiérarchiques et à effets mixtes

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🔹 𝓢𝓽𝓪𝓽𝓲𝓼𝓽𝓲𝓺𝓾𝓮𝓼 𝓑𝓪𝔂é𝓼𝓲𝓮𝓷𝓷𝓮𝓼

• Inférence et mise à jour bayésienne
• MCMC (Markov Chain Monte Carlo)
• Échantillonnage de Gibbs, Metropolis–Hastings
• Modèles bayésiens hiérarchiques

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