Fiche de cours
Statistique III: Chaînes de Markov et modèles dérivés
Statistics III: Markov Chains and Derived Models
Faculté de gestion: Faculté des sciences sociales et politiques (SSP)
Responsable(s): André Berchtold
Intervenant(s): -
Pas d'horaire défini.
Travaux pratiques
Semestre d'été
2 heures par semaine
28 heures par semestre
Langue(s) d'enseignement: français
Public: Oui
Crédits: 0
Objectif
Etre capable de modéliser des séries temporelles à l'aide de différents modèles markoviens.
Contenu
Même si les données analysées en sciences sociales sont souvent transversales et concernent une situation observée à un moment donné dans le temps, il existe de nombreuses situations pour lesquelles le phénomène étudié évolue dans le temps. Nous pouvons par exemple penser à des changements dans l'état psychologique d'une personne, à des phénomènes migratoires, ou encore à l'évolution du nombre de manifestations hebdomadaires en Suisse à l'approche de votations.
Ce cours est consacré à la présentation de différents outils statistiques permettant l'analyse de phénomènes évoluant dans le temps. Nous commencerons par décrire un modèle appelé "chaîne de Markov", permettant la modélisation et l'analyse du comportement dynamique d'une variable catégorielle. Nous introduirons ensuite différents modèles dérivés des chaînes de Markov, permettant notamment la prise en compte de covariables et de phénomènes latents. Une place importante sera également dédiée aux méthodes permettant l'estimation de ces modèles à partir de données empiriques.
La présentation de méthodes statistiques dans le cadre d'un cours ex cathedra n'a pas vraiment de sens s'il n'est pas possible d'appliquer ensuite les notions enseignées sur des cas concrets. C'est pourquoi le cours est complété hebdomadairement par un séminaire durant lequel des données réelles sont analysées à l'aide de moyens informatiques.