École Polytechnique de Montréal

Statistiques multidimensionnelles appliquées

et Data Mining

Mth6304

Marc Bourdeau

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Lien avec mon autre cours aux études supérieures: Régression et analyses de la variance appliquées

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Ce cours se donne aux sessions d'automne en alternance avec le cours Mth6302. Il se donnera à l'automne 2004. La pédagogie du cours est la même que celle pratiquée au cours Mth6302 .

Tout étudiant aux études supérieures des communautés universitaires montréalaise ou québécoise peut suivre ce cours. Pour s'inscrire, il faut aller sur le site de l'École Polytechnique et suivre les indications : sous les rubriques 'Futur étudiant' puis 'Admission'. On appelle le formulaire d'admission sur cette dernière page.

Ce cours s'enseigne de façon tutorale et est fondé sur des études de cas. Il comporte une rencontre hebdomadaire avec le professeur, où l'étudiant apporte un compte rendu de lecture ainsi que des analyses rédigées à partir du logiciel du cours. Le professeur préfère travailler «dans» Statistica, mais d'autres logiciels sont aussi possibles (Spss, Sas, entre autres). Les rencontres se font parfois en tête-à-tête, parfois en tout petits groupes d'affinités. Les études de cas proviennent souvent des étudiants. Le professeur peut aussi fournir de telles études avec des données tirées de son expérience pratique d'analyste de données.  L'horaire du cours respecte les contraintes de étudiants et du professeur. 

Le cursus du cours est d'une grande souplesse, et s'adapte aux besoins et capacités des étudiants. On peut le donner en version sciences de l'ingénieur, en version sciences de la gestion, en version sciences humaines. On peut insister sur les aspects méthodologiques de la technique statistique, ou être plutôt porté sur l'interprétation des sorties des logiciels, donc axé sur la pratique. Ainsi le cours peut être très appliqué, aux exigences mathématiques minimales, ou encore plus porté sur la technique statistique à proprement parler.

Je fonde ma pédagogie sur la maxime suivante:  « Reading maketh a full man; conference, a ready man;  writing, an axact man » (Francis Bacon, 1561-1626): lire, conférer (se concerter), écrire. Toute pédagogie devrait idéalement se fonder sur ces trois pôles. Les nouvelles technologies permettront peut-être un jour d'y arriver (voir la conférence sous-jacente).

Les lectures sont faites dans d'excellents livres, des livres de maîtres bien souvent, dont le choix dépend des capacités et besoins de l'étudiant. Ce sont dans les grands livres qu'on trouve de quoi former son esprit. Pas seulement dans les humanités, dans toutes les disciplines!

Nous visons cependant avant tout à inculquer la pratique de la discipline, donc à faire comprendre et à appliquer de façon valide ses principales méthodes.

Pour les étudiants des sciences humaines ou de la gestion, on recourra à un des nombreux fascicules de l'excellente collection Quantitave Applications in the Social Sciences de l'éditeur Sage Publications Inc.

Dans ce cas, on pourra traiter des questions de fiabilité et de validation des questionnaires, des divers modèles d'analyse factorielle (dont les analyses de correspondances simples et multiples), des analyses discriminantes et de classification, des modèles d'analyse structurale (Lisrel entre autres), des méthodes d'analyse des questionnaires, etc.

Pour les étudiants qui sont d'orientation plus technique on pourra se servir d'un des excellents livres suivants:

Richard A. Johnson & Dean W. Wichern, 1998: Applied Multivariate Statistical Analysis. Upper Saddle River, New Jersey: Prentice-Hall.

Subhash Sharma, 1996: Applied Multivariate Techniques. New York NY: John Wiley & Sons.

En appelant le fichier suivant, on pourra consulter une liste plus complète de références.

Le professeur s'intéresse aussi aux applications de l'analyses multidimensionnelle à la nouvelle discipline du Data Mining, et peut orienter le cours dans cette direction.

Pour des informations supplémentaires, on peut communiquer avec le professeur : au téléphone 514-340.47.11 + 49.41,  mais avant tout par courriel .

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