Modélisation statistique : Travaux Dirigés (M2)

Années universitaires 2025–2026 et 2026–2027 • Parcours Économie de la santé & Développement durable

Index des TDs (Poisson, Logit, Multinomial/Ordinal, Survie) avec liens vers les supports et consignes.

Auteur·rice

Pierre Beaucoral

1 Bienvenue

Ce site rassemble les quatre TDs du module de modélisation statistique (M2).
Les applications des TD ont été conçues par Anne Viallefont (CERDI).
Chaque page de TD contient l’énoncé, des rappels méthodologiques, et des indications R.

Conseils généraux

Conservez une trace reproductible de vos commandes (script R ou Quarto).
Comparez systématiquement les modèles via tests d’ajustement (GOF, LR) et critères d’information (AIC/BIC).

1.1 Accès rapide aux TDs

TD 1 : Modèle de Poisson

Régression log-linéaire sur mortalité par cancer du poumon, ajustement (deviance, Pearson), comparaison de modèles et interprétation via IRR.

Ouvrir l’énoncé TD 1

TD 2 : Régression Logistique

Modélisation du risque de défaut, GOF, Logit/Probit, ROC/AUC et seuils.

Ouvrir l’énoncé TD 2

TD 3 : Multinomial & Ordinal

Modèles multinomial et ordinal, interactions, tests et sélection (AIC).

Ouvrir l’énoncé TD 3

TD 4 : Analyse de survie

Durée des grèves : courbes de Kaplan-Meier, test du log-rank, modèle de Cox et modèle paramétrique de Weibull.

Ouvrir l’énoncé TD 4

1.2 Organisation (2025–2026 et 2026–2027)

Support et consignes : chaque page de TD précise les données, commandes clés et livrables attendus.
Logiciels : R, si besoin ce référer à ce tutoriel pour utiliser R.
Évaluation : clarté des commentaires, qualité des comparaisons de modèles, et interprétations économétriques.

Note

Ressources utiles

Révisions probabilité/GLM : notes de cours & fiches méthodes.
Bonnes pratiques : scripts R commentés, tableaux lisibles, graphes annotés.

1.3 Données et rappel des contenus

TD 1 : Poisson (tabac & cancer du poumon) : encodage des facteurs, modèle log-linéaire, GOF (deviance/Pearson), LR tests, interprétation en ratios d’incidence.
TD 2 : Logit (crédit) : recodage binaire de la variable dépendante, GOF groupé, test LR (lrtest) entre modèles imbriqués, ROC/AUC, comparaison Logit/Probit, seuil optimal.
TD 3 : Multinomial/Ordinal (endomètre) : logit multinomial (nnet::multinom) sur sous-types, prédictions et matrice de classification, logit ordonné (MASS::polr) sur le grade, tests d’interactions, sélection par AIC.
TD 4 : Survie (durée des grèves) : données censurées, Kaplan-Meier et log-rank, vérification des risques proportionnels, modèle de Cox (survival::coxph), modèle de Weibull et interprétation économique.

--- title: "Modélisation statistique : Travaux Dirigés (M2)" subtitle: "Années universitaires 2025–2026 et 2026–2027 • Parcours Économie de la santé & Développement durable" description: "Index des TDs (Poisson, Logit, Multinomial/Ordinal, Survie) avec liens vers les supports et consignes." lang: fr page-layout: full toc: false image: assets/cover-stats.png author: "Pierre Beaucoral" format: html: theme: [cosmo, edu.scss] slide-number: true progress: true hash: true center: false transition: slide toc: true number-sections: true code-fold: true smaller: true self-contained: true page-layout: full pdf: default editor: markdown: wrap: 72 --- # Bienvenue Ce site rassemble les **quatre TDs** du module de *modélisation statistique* (M2).\ Les **applications des TD** ont été conçues par [Anne Viallefont](https://cerdi.uca.fr/version-francaise/unite/lequipe/annuaire/anne-viallefont#/) (CERDI).\ Chaque page de TD contient l’énoncé, des rappels méthodologiques, et des indications R. ::: callout-tip #### Conseils généraux - Conservez une **trace reproductible** de vos commandes (script R ou Quarto). - **Comparez** systématiquement les modèles via tests d’ajustement (GOF, LR) et critères d’information (AIC/BIC). ::: ## Accès rapide aux TDs ::::::::::::: container-fluid :::::::::::: {.row .row-cols-1 .row-cols-md-2 .row-cols-xl-4 .g-3} ::::: col :::: {.card .h-100} ::: card-body #### TD 1 : Modèle de Poisson {.unnumbered .unlisted} Régression log-linéaire sur **mortalité par cancer du poumon**, ajustement (deviance, Pearson), comparaison de modèles et interprétation via `IRR`. [Ouvrir l’énoncé TD 1](td1/enonce-td1.html){.btn .btn-primary} ::: :::: ::::: ::::: col :::: {.card .h-100} ::: card-body #### TD 2 : Régression Logistique {.unnumbered .unlisted} Modélisation du **risque de défaut**, GOF, Logit/Probit, ROC/AUC et seuils. [Ouvrir l’énoncé TD 2](td2/enonce-td2.html){.btn .btn-primary} ::: :::: ::::: ::::: col :::: {.card .h-100} ::: card-body #### TD 3 : Multinomial & Ordinal {.unnumbered .unlisted} Modèles **multinomial** et **ordinal**, interactions, tests et sélection (AIC). [Ouvrir l’énoncé TD 3](td3/enonce-td3.html){.btn .btn-primary} ::: :::: ::::: ::::: col :::: {.card .h-100} ::: card-body #### TD 4 : Analyse de survie {.unnumbered .unlisted} **Durée des grèves** : courbes de Kaplan-Meier, test du log-rank, modèle de **Cox** et modèle paramétrique de **Weibull**. [Ouvrir l’énoncé TD 4](td4/enonce-td4.html){.btn .btn-primary} ::: :::: ::::: :::::::::::: ::::::::::::: ------------------------------------------------------------------------ ## Organisation (2025–2026 et 2026–2027) - **Support et consignes** : chaque page de TD précise les données, commandes clés et livrables attendus.\ - **Logiciels** : R, si besoin ce référer à [ce tutoriel](https://pierrebeaucoral.github.io/course/r-for-beginners/CoursR.html) pour utiliser R.\ - **Évaluation** : clarté des commentaires, qualité des comparaisons de modèles, et interprétations **économétriques**. ::: callout-note **Ressources utiles** - Révisions probabilité/GLM : notes de cours & fiches méthodes. - Bonnes pratiques : scripts R commentés, tableaux lisibles, graphes annotés. ::: ## Données et rappel des contenus - **TD 1 : Poisson (tabac & cancer du poumon)** : encodage des facteurs, modèle log-linéaire, GOF (deviance/Pearson), LR tests, interprétation en **ratios d’incidence**.\ - **TD 2 : Logit (crédit)** : recodage binaire de la variable dépendante, GOF groupé, **test LR** (`lrtest`) entre modèles imbriqués, **ROC/AUC**, comparaison **Logit/Probit**, seuil optimal.\ - **TD 3 : Multinomial/Ordinal (endomètre)** : **logit multinomial** (`nnet::multinom`) sur sous-types, prédictions et matrice de classification, **logit ordonné** (`MASS::polr`) sur le grade, tests d’interactions, sélection par **AIC**.\ - **TD 4 : Survie (durée des grèves)** : données censurées, **Kaplan-Meier** et **log-rank**, vérification des risques proportionnels, modèle de **Cox** (`survival::coxph`), modèle de **Weibull** et interprétation économique. ------------------------------------------------------------------------