Modélisation statistique — Travaux Dirigés (M2)

Année universitaire 2025–2026 • Parcours Économie de la santé & Développement durable

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

Auteur·rice

Pierre Beaucoral

1 Bienvenue

Ce site rassemble les trois TDs du module de modélisation statistique (M2).
Chaque page de TD contient l’énoncé, des rappels méthodologiques, et des indications Stata.

Conseils généraux

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

1.1 Accès rapide aux TDs

1.1.0.1 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

1.1.0.2 TD 2 — Régression Logistique

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

Ouvrir l’énoncé TD 2

1.1.0.3 TD 3 — Multinomial & Ordinal

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

Ouvrir l’énoncé TD 3

1.2 Organisation (2025–2026)

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 : do-files 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, lrtest entre modèles imbriqués, ROC/AUC, comparaison Logit/Probit, seuil optimal.
TD 3 — Multinomial/Ordinal (endomètre) : mlogit sur sous-types, prédictions et matrice de classification, ologit sur le grade, tests d’interactions, sélection par AIC.

--- title: "Modélisation statistique — Travaux Dirigés (M2)" subtitle: "Année universitaire 2025–2026 • Parcours Économie de la santé & Développement durable" description: "Index des TDs (Poisson, Logit, Multinomial/Ordinal) 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: theme-light-edu 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 **trois TDs** du module de *modélisation statistique* (M2).\ Chaque page de TD contient l’énoncé, des rappels méthodologiques, et des indications Stata. ::: callout-tip #### Conseils généraux - Conservez une **trace reproductible** de vos commandes (do-file 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-3 .g-3} ::::: col :::: {.card .h-100} ::: card-body #### 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](td1/enonce-td1.html){.btn .btn-primary} ::: :::: ::::: ::::: col :::: {.card .h-100} ::: card-body #### TD 2 — Régression Logistique 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 Modèles **multinomial** et **ordinal**, interactions, tests et sélection (AIC). [Ouvrir l’énoncé TD 3](td3/enonce-td3.html){.btn .btn-primary} ::: :::: ::::: :::::::::::: ::::::::::::: ------------------------------------------------------------------------ ## Organisation (2025–2026) - **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 : do-files 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, **lrtest** entre modèles imbriqués, **ROC/AUC**, comparaison **Logit/Probit**, seuil optimal.\ - **TD 3 — Multinomial/Ordinal (endomètre)** : **mlogit** sur sous-types, prédictions et matrice de classification, **ologit** sur le grade, tests d’interactions, sélection par **AIC**. ------------------------------------------------------------------------